В дополнение к позавчерашнему, конечно ещё надо отметить тот факт, что сотни миллиардов долларов инвестируются в частности в Microsoft, поэтому нету ни малейших сомнений, что C#, .NET и Azure тоже станут базой грядущих AI-проектов. Типа такого:
"Реализовать ETL-пайплайн на C#, который подготавливает данные для обучения модели PyTorch и сохраняет результаты в Cosmos DB"

=

Важно! Даже если вы здорово мотивированы и учились в норм универе, где на первых курсах в обязательном порядке проходят весь этот условный "никому не нужный матан", СЕГОДНЯ, чтобы максимально денежно войти в профессию "ML Engineer", вам надо фокусироваться только на том, что реально приближает вас к ML.
А в банке например вас посадят на полгодика чистить данные транзакций, прежде чем допустят к моделям антифрода. Но даже на ETL-задачах вы можете незаметно учиться ML. Как тайно маскировать такое самообучение ML под "улучшение рабочих процессов", поясню постепенно на бусти. 😎

Пропорции стеков?
Python 50-60%
Java 15-20%
Go 10-15%
C# 5-10%
При этом 70% ML-вакансий требуют знания Python + один из языков (Go/Java/C#)

Прогноз до конца текущего десятилетия:
Python сохранит лидерство в этой же пропорции благодаря развитию AI/ML/DS-фреймворков.
Go вырастет до 20% из-за фокуса на облачные и распределённые системы.
C# может удвоить долю (10–15%) при успехе Stargate и Azure AI.
Java хз :)