Нейронные сети

Профессия	Зарплата*	Описание
разработчик нейросетей	Разработчик нейросетей в России зарабатывает в среднем от 150 000 до 350 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта, компании и региона. В США зарплата может достигать $100 000–$200 000 в год.	Разработчик нейросетей — это специалист, создающий и обучающий искусственные нейронные сети для решения задач, таких как распознавание изображений, обработка текста или прогнозирование данных. Он проектирует архитектуру моделей, пишет код, анализирует результаты и оптимизирует алгоритмы, используя языки программирования (например, Python) и фреймворки (TensorFlow, PyTorch).
специалист по нейромоделированию	Специалист по нейромоделированию в России зарабатывает в среднем от 120 000 до 250 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта, региона и компании. В крупных IT-компаниях зарплата может быть выше.	Специалист по нейромоделированию — это эксперт, занимающийся созданием и анализом компьютерных моделей работы мозга и нейронных сетей. Он разрабатывает алгоритмы, симулирующие нейронные процессы, исследует механизмы мышления и обучения, применяет знания в медицине, ИИ и нейротехнологиях. Работа требует знаний в нейробиологии, математике и программировании.
разработчик нейроинтерфейсов	Разработчик нейроинтерфейсов в России зарабатывает в среднем 150–300 тыс. руб. в месяц, за рубежом — от $5 000 до $12 000 в месяц, в зависимости от опыта и компании.	Разработчик нейроинтерфейсов — это специалист, создающий технологии для взаимодействия мозга человека с компьютерами или устройствами. Он проектирует аппаратные и программные решения, анализирует нейросигналы, разрабатывает алгоритмы обработки данных и тестирует системы для медицины, реабилитации, управления техникой или развлечений.
разработчик нейронных сетей	Разработчик нейронных сетей в России зарабатывает в среднем от 150 000 до 350 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта, компании и региона. В США зарплата может достигать $100 000–$180 000 в год.	Разработчик нейронных сетей — это специалист, создающий и обучающий искусственные нейронные сети для решения задач машинного обучения, таких как распознавание образов, обработка текста и прогнозирование. Он проектирует архитектуру моделей, пишет код, анализирует данные, оптимизирует алгоритмы и внедряет решения в продукты. В работе использует языки программирования (чаще Python) и фреймворки (TensorFlow, PyTorch).