Разработчик музыкальных сервисов

Программист, занятый разработкой в сфере потоковых музыкальных сервисов и смежных музыкальных продуктов. Разработка музыкальных сервисов – перспективная ниша для карьеры в сфере IT. Сегмент потоковых сервисов стал самым динамичным на мировом музыкальном рынке. Здесь будут востребованы люди разных профилей, но, пожалуй, наиболее многообещающие перспективы у разработчиков систем музыкальных рекомендаций. Ключевым преимуществом стриминга перед традиционными форматами является способность сервиса подстроиться под ваши вкусы. “Умные” сервисы изучают предпочтения пользователя и предлагают новую музыку, зная, что должно понравиться. Разработка систем таких музыкальных рекомендаций превращается в одну из самых технологичных профессий музыкальной индустрии. Сегодня разработчики систем музыкальных рекомендаций используют два основных метода работы: совместную фильтрацию и машинное обучение. Совместная (или коллаборативная) фильтрация опирается на поиск пользователей со схожими предпочтениями. Разработчик должен создать алгоритмы, которые сопоставляют пользователей с похожими предпочтениями, и на основе такого сравнения рекомендуют каждому из них то, что неизвестно другому. Так известные предпочтения одного пользователя используются, чтобы спрогнозировать неизвестные пожелания другого. Схожий принцип, но на более массовом уровне работает при использовании машинного обучения. В таком случае разработчик создает для музыкального сервиса нейросеть, которая обучается на музыкальных предпочтениях пользователей. Алгоритмы прогнозов и рекомендаций таким образом создает уже не сам программист, а обученная им “машина”. Поскольку потоковые сервисы являются передовым форматом торговли музыкой, а система рекомендаций лежит в основе ее успеха, разработчики рекомендательных систем будут широко востребованы на рынке труда в ближайшие годы. Несмотря на работу с музыкальным контентом, путь в карьеру не требует специальных музыкальных знаний или наклонностей. Базовым должно быть качественное образование в сфере IT, прежде всего в области коллаборативной фильтрации и машинного обучения.