Less overhyped рыночек

По ощущениям, ничего кроме перечисленного, за что платили бы деньги - нет.

Всевозможная обработка данных, DWH, инфра.

Сильный ИИ сделай и можешь больше не работать

Ну ты еще геймдев не перечислил из относительного массового.

Всевозможная обработка данных, DWH

Так ML - это как раз составная часть всего этого или наоборот, с какой стороны посмотреть.

Вообще не обязательно. В большинстве случаев для обработки данных ML нафиг не нужно. И для ML организуют data lake, а DWH в основном для OLAP, напрямую выгружать данные для обучения не удобно.

Разработка баз данных. Платят очень хорошо.

https://yandex.ru/jobs/vacancies/dev/dev_sudb/

У кого в геймдеве деньги?

у Габена

Спроси svu, сколько ему на Ирландщине банки платят за жабописательство.

Пишем на работе IDE на базе netbeans platform. Как понять, формошлепство это или нет?

есть интересного на рынке разработки программного обеспечения за пределами вебни, ML, эмбеддеда и всех видов (десктоп, телефоны, веб-фронтенд) формошлёпств?

Секундочку, я немного не понял акцентов. То есть, вы хотите сказать, что нынче каждый третьй разрабатывает ML? Надо воду греть в баке — обучим нейронную сеть управлять ТЭН-ом? Надо пасьянс «косынка» на рабочем месте раскладывать — обучим нейросеть?

написание числодробилок.

А у кого они в эмбеде? Геймдев это в т.ч. и мобилки, а денег ой-ой-ой сколько. Ну и нас на танчиках тоже не обижают, например.

Там вэбня и ML. Плюс немного девопса.

в основном для OLAP

Пока топ-менеджер не попросит прогноз прикрутить.

Нет.

разрабатывает ML
нейронную сеть

Нет же. Просто подбор коэффициентов для той же экспоненциальной модели.
И, кстати, ML раньше вообще аналоговый был на фронтах насыщения на транзисторах.

Это уже витрина.

Речь не про колхоз на коленке, а про нормальную архитектуру. То, что колхозники херачат что попало и как попало, а потом называют это DWH, вопрос отдельный.

Типичный MS:
DWH в MS SQL (немного девопса и DBA), ML модели в Analysis Services с подключённым R, гипертврофированая вебня с преферансом в PowerBI (и возможным подключённым R).

Ok, в таком разрезе да.

Data lake, витрины — сущности сопутствующие, но отдельные.

DWH — это именно хранилище. Если всё в кучу смешать, то это уже не DWH будет, а некая монолитная аналитическая система.

Ты удивишься, но безотносительно целесообразности, всё так и есть.

Да.

То есть, вы хотите сказать, что нынче каждый третьй разрабатывает ML

А каждый второй — фронтенд.

Big data: Hadoop, Scala/Spark

Message processing: Kafka, Rabbit MQ, etc. особенно Kafka

ETL

И, кстати, ML раньше вообще аналоговый был на фронтах насыщения на транзисторах

Заколхозил костыль вместо регулятора — вот как примерно это называлось.

уже лет дцать не пишу на жабе;)

Как минимум надцать. А на чём? :)

IBM Middleware stack (IIB, MQ, MQFTE), вот это вот всё