Эта тенденция действительно усиливается, но важно понимать, где она работает, а где — нет.
В условиях экономической нестабильности компании стараются сокращать издержки на команду. Вместо нескольких узких специалистов бизнесу выгоднее нанять одного-двух людей, которые закрывают связанный набор задач. Отсюда и рост спроса на гибридные роли.
Гибридность особенно хорошо проявляется в сферах, где задачи быстро меняются и границы профессий размыты. Классический пример — маркетинг. В технических же областях, таких как Computer Vision (компьютерное зрение), Data Science (наука о данных) и NLP (обработка естественного языка), ситуация другая.
В этих направлениях есть сильное техническое ядро: чтобы быть специалистом, нужно опираться на базу — математику, статистику, программирование и архитектуры моделей. При этом специалист здесь:
🟦 понимает продуктовую логику
🟦 умеет довести модель до внедрения
🟦 работает ближе к инфраструктуре
В креативных и управленческих сферах гибридность часто означает объединение разных ролей в одного человека. В технических — усиление одной роли за счёт смежных слоёв.
В онлайн-магистратурах ТГУ как раз выстраивается этот тип подготовки: от теории и моделей до прикладных решений в ИИ-направлениях.
👉 узнать подробнее