Igor Borovikov писал(а):
Из того что мне известно, максимально приближенные к исследовательской работе проекты встречаются в приложениях AI (computer vision, general AI, game AI, robotics, поиск и обработка иформации на интернете). Там есть надежда отчасти совмещать оба желания - читать и писать статьи и одновременно разрабатывать коммерческий код.
Я присоединяюсь к этому мнению. Я работаю как раз в такой структуре, связанной с распознаванием рукописных текстов. В первую очередь требуется, конечно, результат в виде повышения процента распознавания, но деятельность далеко не рутинная, исследовательская работа вполне поощряется. Даже на конференции за счет фирмы без особых проблем посылают.
Если говорить об областях деятельности, то я бы отметил направления, связанные с машинным обучением (Machine Learning). В моей лично работе еще существенную часть занимают методы обработки изображений, но это вещь более специфическая. А обучение - весьма обширное направление, которое востребовано во многих областях. К нему относится, в частности, работа с нейронными сетями и другими подобными структурами, а также статистические методы работы с данными. Освоив это направление, можно либо заниматься конкретными применениями в коммерческих организациях (причем самой разной направленности, не обязательно проггаммы писать), а можно и в аспирантуру на соответствующие направления идти, правда, по-видимому, в основном за рубеж. Вот, например, объявление на mmonline - очень типичное приложение, фактически точно по теме.
http://www.mmonline.ru/forum/read.php?f=9&i=817&t=817
Если хочется посмотреть возможные направления, то советую заглянуть на одну из ведущих конференций по этому кругу тем NIPS :
http://www.nips.cc/ Здесь доступны полные тексты тезисов всех предыдущих конференций
http://books.nips.cc/ Также можете посмотреть здесь - сборники видеолекций школ по близким вопросам.
http://seminars.ijs.si/pascal/
Правда, они трафика жрут много...
