От диагностики заболеваний и распознавания лиц до музыкальных подборок и управления транспортом — современные ИИ-системы умеют многое. Однако перед интеграцией в бизнес-процессы модели учатся на колоссальных объемах данных. Именно эти задачи решает профессия ML-инженера. Собрали все, что нужно знать о карьере в сфере машинного обучения.
Чем занимается ML-инженер: основные задачи и обязанности
ML-инженер разрабатывает, внедряет и поддерживает системы машинного обучения. Такой специалист создает сложные алгоритмы, позволяющие искусственному интеллекту анализировать данные, обучаться на их основе и адаптироваться к новым условиям.
Вот с какими задачами сталкиваются ML-инженеры:
Обработка и очистка данных. Представим, что банк хочет спрогнозировать, какие клиенты возьмут кредит. ML-специалист удаляет дубликаты в данных, заполняет пропущенные значения и кодирует категориальные признаки (например, статус занятости), чтобы модель могла корректно обработать информацию. Затем инженер делит этот массив на тренировочный (для обучения модели), валидационный (для настройки гиперпараметров) и тестовый (для окончательной оценки качества) датасеты.
Выбор модели. После подготовки данных специалист выбирает алгоритм, который лучше всего подходит для конкретной задачи. Например, чтобы спрогнозировать, купит ли пользователь товар в интернет-магазине, можно обратиться к логистической регрессии или методу случайного леса.
Обучение. Определившись с алгоритмом, ML-инженер обучает модель на подготовленных данных, помогая ей выявлять паттерны. Затем ее проверяют на валидационной и тестовой выборках, чтобы оценить способность обобщать закономерности.
Оптимизация производительности. Даже обученная модель может работать неидеально. Специалист анализирует метрики и проводит оптимизацию: подбирает гиперпараметры, увеличивает обучающий набор или пробует другие алгоритмы.
Интеграция в среду. После модель внедряют в систему. Сделать это можно разными способами: REST API, интеграция с веб-приложением или встраивание модели в облачные сервисы. ML-специалист разрабатывает механизмы для передачи входных данных модели и получения результатов.
Мониторинг и поддержка. Со временем ИИ-инструменты могут терять точность. Например, предпочтения пользователей меняются, а модель обучалась на устаревших данных. Специалист отслеживает качество результатов, настраивает системы мониторинга и переобучает, если требуется.
Отличия профессии ML-инженера от Data Scientist
ML-инженер фокусируется на разработке, внедрении и оптимизации моделей, обеспечивая их производительность и стабильность в продакшене. В свою очередь, дата-сайентист анализирует данные и извлекает инсайты с помощью статистических методов и визуализации. Его задача — предоставить рекомендации аналитикам и другим заинтересованным сторонам для принятия бизнес-решений. Но в его арсенале также могут быть навыки, связанные с машинным обучением.
В каких сферах работает специалист по машинному обучению
Технологии, с которыми работают ML-инженеры, ежедневно упрощают нашу жизнь. Вот некоторые примеры их применения:
Маркетинг и продажи
Алгоритмы анализирует данные о клиентах, чтобы предсказать их поведение и потребности. Маркетологи используют машинное обучение для генерации лидов, анализа данных, онлайн-поиска и SEO. А Amazon и Netflix — для предложения товаров и контента, соответствующих интересам пользователя.
Обслуживание клиентов
Например, в Mail (продукт VK) разработали ML-модель для справочного центра, которая упрощает поиск информации для пользователей и снижает нагрузку на поддержку. Тесты показали, что после ее внедрения количество обращений в поддержку сократилось на 10%.
Персональные помощники и голосовые ассистенты
Машинное обучение используется в голосовых помощниках, например, в Google Assistant. для понимания и обработки голосовых команд. Благодаря таким алгоритмам виртуальные помощники могут общаться с нами.
Соцсети и сервисы
В социальных сетях алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей, чтобы рекомендовать им релевантный контент. Музыкальные сервисы, такие как Spotify, используют ML для создания персонализированных плейлистов. В почтовых сервисах такие решения отвечают за автоматическую сортировку писем по категориям и фильтрацию спама.
Транспорт
ML применяется в навигационных приложениях, сервисах такси и беспилотных автомобилях. Например, Uber сотрудничает со стартапом Wayve, который специализируются на технологиях автономного вождения, основанных на машинном обучении.
Медицина
Технология повышает точность диагностики и позволяет начать лечение на более ранних стадиях. Недавнее исследование предлагает использовать машинное обучение для раннего выявления редких заболеваний у пациентов.
Конечно, этот перечень не исчерпывающий.
Необходимые навыки для ML-инженера
Итак, вы решили связать свою профессию с алгоритмами машинного обучения. Разбираемся, что вам нужно знать и уметь.
| Soft skills | Hard skills |
| Аналитическое мышление — способность разбивать сложные задачи на простые и находить подходящие решения. | Программирование: Python, SQL. |
| Кросс-функциональное сотрудничество — умение работать с другими специалистами для достижения общих целей. | Математика: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей. |
| Способность к обучению на основе ошибок — готовность учиться на своих неудачах, чтобы улучшать результаты. | Работа с данными: извлечение из файлов, API, баз данных; проведение EDA и визуализация результатов. |
| Перевод «на язык бизнеса» — умение объяснять технические концепции непрофессионалам и представлять результаты работы в доступной форме. | Предобработка данных: очистка, нормализация, feature engineering, feature generation, оценка значимости признаков |
| Инициативность — готовность проактивно предлагать новые решения и идеи. | Классические методы машинного обучения: адаптация алгоритмов под задачу. |
| Тайм-менеджмент и ответственность — навыки планирования и контроля выполнения проектов в срок. | Прогнозирование: моделирование временных рядов. |
| Развертывание моделей: внедрение ML-моделей, разработка пайплайнов обработки данных и тренировки алгоритмов. | |
| Оценка качества: тестирование моделей, замер качества с помощью метрик. |
Средняя зарплата ML-инженера
По данным DreamJob, средняя заработная плата ML-инженера в России в 2025 году составляет 193 тыс. руб. При этом чаще всего встречаются цифры в диапазоне от 100 тыс. до 285 тыс. руб. Минимальная зарегистрированная оплата достигает 90 тыс. руб., а максимальная — 360 тыс. руб.
Если верить обучающим платформам, средняя зарплата такого специалиста — 200 тыс. руб. Один из ресурсов приводит следующие данные: Junior — 75−160 тыс. руб., Middle — 160−300 тыс. руб., Senior — 300+ тыс. руб.
Плюсы и минусы работы ML-инженером
Работа в области машинного обучения связана со множеством трудностей, но потенциальные преимущества могут перевешивать.
Плюсы:
- Высокий спрос на таких специалистов.
- Можно работать практически в любых сферах.
- Хорошая зарплата и перспективы карьерного роста в высокотехнологичных компаниях.
- Участие в разработке инновационных продуктов и услуг.
- Возможность работать удаленно.
Минусы:
- Сложность задач, требующая глубоких знаний в математике и статистике.
- Долгий процесс отладки и тестирования моделей, особенно в трудоемких задачах.
- Частые изменения в требованиях и спецификациях проектов.
- Стресс, поскольку высокая ответственность за результаты и точность моделей.
- Необходимость работы с большими объемами данных, что может быть утомительно.
Где учиться и как стать ML-инженером
Курсы
Один из самых доступных и гибких способов обучения. Есть много онлайн-платформ, предлагающих курсы по машинному обучению. Образовательные программы учат основам Data Science, математики и статистики; предлагают практиковаться на реальных данных; помогают разработать собственные сервисы и обещают трудоустройство.
Для кого: новички с базовыми навыками программирования, которые хотят погрузиться в новую сферу и получить кейсы в портфолио.
Вузы
Учебные заведения, например, МФТИ, НИУ ВШЭ, ИТМО, СПбГУ, МИСИС предлагают специализированные программы по машинному обучению.
Для кого: абитуриенты, которые хотят получить фундаментальное образование, проводить исследования и готовы к длительной учебе.
Самообразование
Для кого: люди с высокой самодисциплиной и сильной мотивацией.
Практика и проекты
Чтобы отточить свои навыки, нужно много практиковаться. Участвуйте в соревнованиях Kaggle Competitions, создавайте проекты на GitHub и стремитесь попасть на стажировки в технологические компании.
Для кого: начинающие специалисты, которые хотят применить свои знания в реальных проектах и получить опыт работы с машинным обучением.
Будущее профессии ML-инженер
Машинное обучение развивается быстро, и это меняет работу ML-инженеров. Вот, что может ждать сферу в ближайшие годы:
Рост автоматизации ML-процессов
Развитие AutoML (автоматическое машинное обучение) и MLOps (набор практик машинного обучения для операций) снизит рутинную работу, позволяя инженерам сосредоточиться на сложных и творческих задачах.
Рост требований к междисциплинарным навыкам
Важными становятся не только программирование и математика, но и бизнес-анализ, коммуникация, знание специфики различных отраслей.
Периферийный ИИ
ИИ-модели будут развертываться непосредственно на устройствах, таких как смартфоны и IoT, что сократит задержки и усилит конфиденциальность. Это потребует разработки компактных и энергоэффективных моделей, способных работать в условиях ограниченных ресурсов.
Этика
Все больше внимания уделяется этическим аспектам разработки искусственного интеллекта. Важно, чтобы такие системы были справедливыми, беспристрастными и обеспечивали конфиденциальность пользователей.
Квантовые вычисления
Эти технологии обещают прорыв в ИИ и машинном обучении за счет высокой вычислительной мощности. Обрабатывать данные и обучать сложные модели можно будет намного быстрее. Компании, использующие квантовый ИИ, получат конкурентные преимущества.
Как и где найти вакансии на стажировку начинающему ML-инженеру
Подготовили чек-лист, который поможет попасть на стажировку.
1. Подготовьтесь перед поиском
Убедись, что у вас есть:
- Базовые знания (Python, машинное обучение, библиотеки NumPy, Scikit-learn, PyTorch).
- Практический опыт — проекты на GitHub, участие в Kaggle-соревнованиях.
- Резюме и портфолио — упор на практические навыки.
2. Где искать стажировки
- Сайты вакансий. На популярных платформах по поиску работы можно найти стажировки в области машинного обучения. Достаточно ввести соответствующие ключевые слова, например, «junior ML engineer».
- Специализированные ресурсы. Существуют платформы, ориентированные исключительно на вакансии в сфере AI и ML. Там можно найти стажировки и позиции для начинающих специалистов. Кроме того, полезно следить за объявлениями в профессиональных сообществах и тематических ТГ-каналах, где публикуют актуальные предложения.
- Программы стажировок. Многие крупные компании проводят регулярные наборы стажеров в свои ИИ-команды. Это отличный способ получить опыт работы с реальными задачами и шанс на дальнейшее трудоустройство. Еще такие программы часто предлагают опытных наставников. Даже если стажировок нет, всегда можно попытать счастье и связаться с интересной вам компанией самостоятельно — вдруг у них найдутся задачи для вас.
3. Нетворкинг и альтернативные способы
Некоторые стажировки можно найти через участие в соревнованиях по анализу данных, хакатонах, на специализированных форумах и в open-source проектах.
Отзывы специалистов о профессии
Поговорили со старшим ML-инженером Почты Mail Артемом Степановым, чей стаж в ML — 7 лет. Он рассказал, что привело его к машинному обучению и какие технологии нужны в работе, а еще дал советы, как не выгорать и делать первые шаги в этой области.
Чем тебя привлекла профессия и почему остаешься в ней до сих пор?
Я учился в физико-математическом классе в одной из школ Казани, но отказался от IT-карьеры из-за ЕГЭ по физике. С ней я совсем не мог сдружиться. Успехи в иностранных языках привели меня на переводческий факультет, но уже в первом семестре я понял, что это не мое. Краткий курс по направлению, близкому к программированию, пробудил интерес к IT, а научно-популярные лекции о машинном обучении окончательно убедили, что это то, чем я хочу заниматься. Бакалавриат по переводоведению я все-таки окончил и поступил в профильную магистратуру по машинному обучению. Было трудно, но очень интересно. Время пролетело быстро, и вот я уже окончил ВУЗ с красным дипломом. Сейчас понимаю, что IT и машинное обучение — мое призвание, от которого невозможно уйти.
Какой стек технологий ты используешь в своей работе?
В нашей команде специалисты, занимающиеся ML-направлением, в основном — фулстек-разработчики. Наш стек делится на бэкенд и ML-часть. К первому относятся K8s, инструменты алертинга/мониторинга сервисов, GitLab. Ко второму — Hadoop, Python, PyTorch, Transformers. Для централизации разработки и работы с большими моделями используем GPU-кластер с подключенным JupyterHub.
Какие личные качества важны для трудоустройства?
Инициативность и огонь внутри. Благодаря этому настоящий специалист будет готов не просто делать свою работу на среднем уровне, а «закапываться с головой» в задачу, которая перед ним стоит, и выдавать высокий результат.
Не менее важное качество — ответственность. Специалист должен следить за сроками выполнения поставленных задач, стараться в них укладываться или уметь аргументировать, почему необходимо сдвинуть дедлайны. Это особенно важно, поскольку наша работа командная, и срыв сроков у одного вызывает эффект домино, который сдвигает сроки и у коллег.
Что помогает тебе не выгорать?
Чтобы не допускать выгорания, стараюсь придерживаться work-life balance — четко делить свое время на рабочее и нерабочее. Это позволяет мне по максимуму выкладываться в будни, а в выходные не вспоминать о работе. Не могу сказать, что получается хорошо, но я стараюсь.
С точки зрения мотивации, помогает чтение профильных сообществ и ТГ-каналов. Там я слежу за результатами и работой коллег из моей области: это заставляет задуматься над новыми областями машинного обучения и карьере в целом.
Что посоветуешь ребятам, которые только решаются войти в профессию?
Вложитесь по-максимуму в свое обучение, чтобы первым местом работы стала компания с большим опытом в построении систем на базе машинного обучения. Благодаря этому вы, как специалист, вырастете гораздо быстрее, чем в ином случае.
Главное о профессии ML-инженер
Кто это: Специалист, занимающийся разработкой, внедрением и поддержкой систем машинного обучения.
Чем занимается:
- Обработка и очистка данных.
- Выбор и обучение моделей машинного обучения.
- Оптимизация производительности моделей.
- Интеграция моделей в производственную среду.
- Мониторинг и поддержка моделей.
Области применения:
- Маркетинг и продажи (персонализация, рекомендации).
- Обслуживание клиентов (чат-боты, поддержка).
- Персональные помощники и голосовые ассистенты.
- Социальные сети и сервисы (рекомендации контента).
- Транспорт (навигация, беспилотные авто).
- Медицина (диагностика).
Необходимые навыки:
- Soft skills: аналитическое мышление, сотрудничество, обучаемость, коммуникация, инициативность, тайм-менеджмент.
- Hard skills: Python, SQL, математика, работа с данными, предобработка данных, ML-алгоритмы, развертывание моделей, оценка качества.
Зарплата:
- Средняя: 193 тыс. руб.
- Junior: 75−160 тыс. руб.
- Middle: 160−300 тыс. руб.
- Senior: 300+ тыс. руб.
Плюсы:
- Большой спрос.
- Разнообразие сфер применения.
- Высокая зарплата.
- Инновационные проекты.
- Возможность удаленной работы.
Минусы:
- Сложность задач.
- Длительное тестирование.
- Частые изменения требований.
- Ответственность и стресс.
- Работа с большими данными.
Где учиться:
- Курсы (онлайн-платформы).
- Вузы (МФТИ, ВШЭ и др.).
- Самообразование (книги, YouTube).
- Практика и проекты (Kaggle, GitHub, стажировки).
Будущее профессии:
- Автоматизация ML-процессов (AutoML, MLOps).
- Рост междисциплинарных навыков.
- Периферийный ИИ.
- Этика ИИ.
- Квантовые вычисления.
Как найти стажировку:
- Подготовка (знания, проекты, резюме).
- Поиск (сайты, специализированные ресурсы, программы стажировок).
- Нетворкинг (хакатоны, форумы).
