💀 10 тейков: как AI трансформирует профессию Data Scientist — разговор с Валерой Бабушкиным (Senior Director of Data, Analytics & AI, Соавтор книги ML System Design, Телеграм @cryptovalerii

Валера так хлёстко формулирует, что я решила просто дать вам его прямые цитаты! Но сам разговор посмотреть/почитать очень рекомендую, мы многое успели обсудить.

— Кто такой Data Scientist в 2026 году? — Data Scientist — зверь очень непонятный. Приходишь в 10 разных компании, говоришь — покажите ваших дата-сайентистов. А это, оказывается, абсолютно 10 разных типов специалистов.

— Заменит ли AI Data Scientist? — Человек-машинный интерфейс — скорее всего, умрёт. Вот приходит бизнес и говорит: вот метрика, посчитай мне её, пожалуйста. Садится аналитик, начинает писать код на SQL, приходит результат метрики. Какой интеллектуальный вклад здесь вложил аналитик в этом случае? Никакой. По факту, такой аналитик — человек-машинный интерфейс.

— Как дела у джунов DS? — Джуны, мы мысленно с вами. Слава богу, что у меня нет детей, которым 18–20 лет сейчас, и мне не нужно входить в профессию.

— Как дела у миддлов DS? — Им, наверное, ещё хуже. Эти пацаны думали, что вот они и вошли. Вот они и зацепились. А суровый сапог искусственного интеллекта давит им по пальцам.

— Как дела у сеньоров DS? — Жизнь у сеньоров стала лучше. Раньше сеньоры давали задачи мидлам и джунам — прямо как агенту, мелко нарезанные. Теперь, в каких-то моментах, вместо джунов и мидлов могут появиться агенты.

— Hard skills Data Scientist: что комодити, а что критично — Технологии — это ерунда. Технологии сегодня одни, завтра другие. Нужно уметь решать задачи. Попробуй сделать какой-то веб-сервис, нагони туда 100 пользователей, поработай с этим. А все нужные технологии и так на слуху — ты их и учишь.

— Пошёл бы ты в Data Science в 26-м году с нуля? — Я не уверен, что пошёл бы в дата-сайенс, честно говоря. Это красный океан. Это смерть.

— Через 3 года команды Data Scienсe станут больше или меньше? — Я думаю, меньше станут.

— Кем будет Data Scientist в 2029 году? — Мне кажется, что ничего сильно не поменяется. Но это всегда так — люди думают, что ничего сильно не поменяется, а потом смотришь на 10 лет назад и думаешь: ё-моё, как всё изменилось.

— Какие направления в DS и ML наиболее устойчивы к автоматизации? — Сценарный анализ и принятие рисков. Вот принятие рисков точно AI не заберёт.

👉👉👉Слушать целиком или читать статью на базе эфира: https://events.hellonewjob.org/event/69980955a6a09d4a04019a82