Чем занимается специалист по лингвистической экспертизе: особенности профессии, обучение

Лингвистическая экспертиза долгое время имела только одну область применения — судебную. Она сохраняется и по сей день. Однако сейчас специалисты-языковеды нашли себе место и в другой, не менее важной и интересной области — machine learning. Поговорим, чем занимаются лингвоэксперты в IT.

Описание профессии

Впоследствии это превращается в многочисленные голосовые помощники, интерпретаторы, которые переводят устную речь в письменную, программы автоматического перевода и многие другие приложения.

Многие лингвоэксперты совместно с другими IT-специалистами работают над нейросетями, которые могут автоматически генерировать тексты без участия человека, обучаясь на других текстах из интернета.

Чем занимаются лингвоэксперты

Типичный перечень задач специалиста состоит в «тренировке» нейросетей, но у него много других обязанностей:

1. Лингвистические исследования и участие в проектировании программных продуктов;

2. Анализ программных продуктов и их оценка с точки зрения соответствия языковым нормам;

3. Составление глоссария для нейросети;

4. Переводы с русского на иностранные языки и обратно, обучение этому компьютерного интеллекта;

5. Лингвистическая экспертиза текстов в интересах компании-разработчика.

В целом, лингвоэксперты работают в различных направлениях: одни занимаются редактурой, другие — текстовым наполнением программ и приложений, третьи работают над автоматизацией процессов перевода, набора текста и т.д.

Самое сложное и интересное — это как раз обучение машинного интеллекта работе с естественными языками.

Знания и навыки лингвоэксперта

Как правило, лингвоэксперт работает с каким-то одним языком (в России ожидаемо самым востребованным является русский). Однако может заниматься и переводами с иностранных, либо на иностранные. Особенно ценятся полиглоты с навыками академического или специализированного перевода.

Однако нельзя сказать, что специалист занимается сугубо разбором текстов, а потом сидит и «скармливает» их нейросети. Это самая элементарная операция, которой он должен владеть.

Особенность профессии в том, что она объединяет две прямо противоположные отрасли: гуманитарную и техническую (математическую).

Поэтому лингвоэксперт в IT должен иметь соответствующие знания:

1. Принципы объектно-ориентированного программирования (ООП);

2. Языки программирования на уровне не ниже middle (Python, Java, C#, C++);

3. Алгоритмы машинного обучения, принципы функционирования нейросетей, лингвистической регрессии;

4. Ресурсы контроля версий Git или Mercurial.

Качества, необходимые лингвоэксперту:

1. Внимательность;

2. Скрупулезность и педантичность;

3. Абсолютная грамотность;

4. Стрессоустойчивость;

5. Трудоспособность;

6. Стремление прогрессировать в IT.

Где учиться на лингвоэксперта

В этой профессии никак не обойтись без высшего образования. Логичным шагом будет окончить гуманитарный вуз по профилю «Фундаментальная и прикладная лингвистика».

Дальнейший путь будет зависеть от того, чем вы планируете заниматься:

• Если речь про Machine Learning, то логичнее поступить на профильную математическую специальность с углубленным изучением ИИ;

• Если вы хотите решать прикладные задачи для бизнеса, то есть разрабатывать приложения и программы, то следует углубиться в изучение языков программирования и средств MLOps (инфраструктуры для работы с машинным обучением).

В обоих случаях придется как следует прокачать фундаментальные знания в области математики, а также прикладные технические навыки. Увы, не каждому гуманитарию такое под силу, но человек с лингвистическим образованием всё равно сможет найти себе применение в IT. Например, стать UX-писателем (редактором) или аналитиком машинных текстов.

Вакансии для лингвоэкспертов и уровень зарплаты в 2022 году

Что касается зарплаты, то, как и у всякого разработчика, она на высоком уровне: минимальное предложение — от 95000 рублей в месяц, среднее — 140000 рублей в месяц.

Плюсы и минусы профессии лингвоэксперта

Плюсы:

• Престижность;

• Перспективность;

• Высокий заработок;

• Возможность расширить компетенции, постоянное самообучение.

Минусы:

• Требуются глубокие фундаментальные знания;

• Ответственность;

• Высокие умственные нагрузки;

• Ненормированный рабочий день.