Кто такой ML-инженер и как им стать
Карьерные возможности в сфере искусственного интеллекта растут с каждым годом. ML-инженер — востребованный специалист, способный работать с большими данными и строить модели, которые помогают бизнесу принимать решения. Узнаем, что нужно, чтобы стать ML-инженером, какие навыки развивать и сколько зарабатывают эти профессионалы.
Что такое машинное обучение и кто такой ML-инженер
Машинное обучение (от англ. machine learning, ML) — направление искусственного интеллекта, позволяющее компьютерам учиться на данных, находить закономерности и делать прогнозы без прямого программирования каждой задачи.
ML-инженер (Machine Learning Engineer, ML Engineer) — это специалист по машинному обучению, который разрабатывает алгоритмы, обучает модели, тестирует их и внедряет в рабочие процессы. Если упрощённо, ML-инженер превращает данные в рабочие инструменты, которые помогают бизнесу принимать решения или автоматизировать процессы.
В отличие от ML-разработчика, который больше ориентирован на внедрение готовых моделей в продукты, ML-инженер занимается и исследовательской частью: анализом данных, подбором алгоритмов и оптимизацией моделей для реальных условий работы.
Чем занимается ML-инженер
Основные задачи ML-инженера:
- Сбор и очистка данных — подготовка качественной информации для обучения моделей. Без этого этапа алгоритмы работают плохо и дают неверные прогнозы
- Выбор и разработка алгоритмов — ML-инженер определяет, какой алгоритм или архитектура модели подойдут для конкретной задачи, будь то прогнозирование спроса или распознавание изображений
- Обучение и тестирование моделей — настройка параметров моделей, проверка точности и корректировка на основе результатов
- Оптимизация производительности — ускорение работы моделей, снижение нагрузки на серверы и экономия ресурсов
- Внедрение в продукт — интеграция модели в реальные сервисы и приложения
- Поддержка и дообучение — обновление моделей с учётом новых данных и изменений в бизнес-процессах
Каждая из этих задач требует технических знаний и понимания того, как данные превращаются в полезный инструмент.
Какие знания и навыки требуются ML-инженеру
Hard skills
- Математика и статистика — линейная алгебра, теория вероятностей, методы оптимизации. Эти знания помогают строить и понимать алгоритмы
- Программирование — Python, C++, Java. Python особенно важен, так как большинство библиотек для ML написаны на нём
- Библиотеки ML — TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, которые помогают реализовать алгоритмы и обучать модели
- Базы данных — SQL, NoSQL, навыки работы с большими объёмами данных
- DevOps и CI/CD — Docker, Kubernetes для деплоя моделей и автоматизации рабочих процессов
- Big Data — Apache Spark, Hadoop для работы с огромными массивами информации
Soft skills
- Аналитическое мышление — способность анализировать данные и делать выводы
- Командная работа — большинство проектов требует взаимодействия с другими инженерами и бизнес-аналитиками
- Коммуникация — умение объяснять сложные вещи простыми словами
- Гибкость и готовность к обучению — технологии и алгоритмы постоянно обновляются, нужно постоянно осваивать новые инструменты
Тренды профессии
Профессия machine learning engineer востребована практически во всех современных сферах:
- финтех — прогнозирование кредитного риска, скоринг клиентов, обнаружение мошенничества
- E-commerce — рекомендательные системы, прогнозирование спроса, анализ пользовательского поведения
- здравоохранение — диагностика по медицинским снимкам, прогнозирование заболеваний, оптимизация процессов лечения
- автопром и транспорт — беспилотные автомобили, маршрутизация и прогнозирование дорожной ситуации
- кибербезопасность — обнаружение аномалий и угроз на основе поведения пользователей и сетевого трафика
Профессия ML-инженера становится всё более популярной и высокооплачиваемой, так как компании стремятся использовать данные для улучшения продуктов и процессов.
Сколько зарабатывают инженеры машинного обучения
По данным платформы «hh Карьера», в 2025 году ML-инженер может заработать от 50 000 ₽ до 410 000 ₽ в месяц.
Ниже — средние зарплаты на основе вакансий, размещённых на hh.ru в сентябре 2025 года.
👨💼 Джуниор-специалисты (до 2 лет опыта):
- по всей России — 70 000–110 000 ₽
- в Санкт-Петербурге — 90 000–100 000 ₽
- в Москве — 50 000–130 500 ₽
👨💼 Мидл (опыт 3–4 года):
- по всей России — 220 000–250 000 ₽
- в Санкт-Петербурге — 152 250–475 000 ₽
- в Москве — 202 500–250 000 ₽
👨💼 Сеньор (ведущий специалист, опыт от 4 лет):
- по всей России — 348 000–350 000 ₽
- в Москве — 178 350–350 000 ₽
На размер зарплаты влияют:
- опыт работы и уровень квалификации регион
- сфера деятельности (финансы, ИТ, медицина)
- опыт работы с продакшен-системами и сложными проектами
Как стать ML-инженером с нуля: пошаговое руководство
Стать ML-инженером возможно даже без профильного образования, но это требует системного подхода и практики. Разберём детально каждый шаг, чтобы путь был понятен и реалистичен.
Шаг 1. Определите свою цель
Прежде чем погружаться в обучение, важно понять, чего вы хотите.
- Исследовательская карьера — вы будете разрабатывать новые алгоритмы и улучшать существующие модели. Здесь важны глубокие знания математики, статистики и нейросетевых архитектур
- Практическая карьера в продукте — ML-инженер, внедряющий модели в реальные сервисы. Главный акцент на программировании, оптимизации моделей и работе с большими данными
- Смешанный путь — сочетание исследований и внедрения в продукт
Чёткое понимание цели поможет выбрать правильные курсы, проекты и специализации.
Шаг 2. Освойте базовую математику и статистику
Машинное обучение строится на математике, поэтому пренебрегать ей нельзя. Основные темы:
- Линейная алгебра — матрицы, векторы, операции с ними. Без этого не получится работать с нейросетями и матричными моделями представления данных
- Теория вероятностей и статистика — вероятность событий, распределения, меры центральной тенденции, статистические тесты
- Оптимизация — градиентный спуск, функции потерь, методы минимизации ошибок
💡 Совет: начните с курсов по математике для Data Science или ML, чтобы сразу видеть связь теории с практикой.
Шаг 3. Освойте программирование
Python — основной язык для ML. Изучите:
- базовый синтаксис, структуры данных, функции и ООП
- работу с библиотеками: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
- основы Git и управления версиями кода
💡 Дополнительно полезно знать C++ или Java, если вы планируете работать с высокопроизводительными алгоритмами или встроенными системами.
Шаг 4. Изучите основные алгоритмы машинного обучения
Сосредоточьтесь на ключевых моделях и методах:
- регрессия — линейная, логистическая
- деревья решений и ансамбли — Random Forest, Gradient Boosting
- кластеризация — K-Means, DBSCAN
- нейронные сети — основы, архитектуры, активации, оптимизация
- метрики качества — precision, recall, F1-score, ROC-AUC
💡 Важно не просто читать теорию, а реализовывать эти алгоритмы на практике, используя реальные данные.
Шаг 5. Практикуйтесь на проектах
Практика — ключ к успеху. Варианты:
- Kaggle — конкурсы с реальными задачами, возможность проверить свои навыки на практике
- Pet-проекты — создавайте проекты на интересующие вас темы: прогнозирование продаж, классификация изображений, анализ текстов
- Open source — участие в существующих проектах на GitHub
💡 Совет: оформляйте свои проекты в GitHub-портфолио — это будет доказательством ваших навыков для работодателей.
Шаг 6. Освойте инструменты для работы с данными и деплоя моделей
Для ML-инженера важно не только обучать модели, но и внедрять их в продукт:
- базы данных — SQL, NoSQL, работа с большими таблицами
- облачные сервисы — AWS, Google Cloud, Azure
- Docker и Kubernetes — контейнеризация и управление сервисами
- CI/CD — автоматизация деплоя моделей в продуктивную среду
- мониторинг и логирование — отслеживание качества модели после внедрения
Шаг 7. Создайте портфолио и резюме
Ваши проекты должны быть видны работодателям:
- GitHub с рабочими проектами, описаниями и инструкциями по запуску
- Jupyter Notebook с анализом данных и визуализациями
- публикации в блогах или на профессиональных площадках (Medium, Habrahabr)
💡 Хорошее портфолио часто важнее формального образования.
Шаг 8. Получите опыт в реальных проектах
Начинать можно:
- со стажировок в ИТ-компаниях
- фриланс-проектов на платформах вроде Upwork или Freelancer
- волонтёрских или внутренних проектов компании
💡 Опыт работы с продакшен-системами делает вас более ценным специалистом и увеличивает шанс получить должность Middle или Senior ML-инженера.
Шаг 9. Продолжайте обучение и следите за трендами
Мир ML развивается очень быстро. Чтобы оставаться востребованным:
- следите за научными публикациями и блогами специалистов
- проходите курсы по новым технологиям и библиотекам
- участвуйте в профессиональных сообществах и конференциях
Главное
Подводя итоги, выделим основные моменты, которые помогут быстро вспомнить, кто такой ML-специалист, какие задачи решает, какие навыки стоит развивать и как строится карьера в этой востребованной сфере.
-
ML-инженер — специалист, который разрабатывает алгоритмы, обучает модели и внедряет их в реальные продукты
-
Основные задачи инженера машинного обучения:
- сбор и очистка данных
- выбор и разработка алгоритмов
- обучение и тестирование моделей
- оптимизация производительности
- внедрение моделей в продукты
- поддержка и дообучение моделей
-
Необходимые навыки инженера машинного обучения:
- Hard skills: математика и статистика, Python/C++/Java, библиотеки ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), базы данных, DevOps и CI/CD, Big Data
- Soft skills: аналитическое мышление, коммуникация, командная работа, гибкость и готовность к обучению
-
Сферы применения ML: финтех, e-commerce, здравоохранение, автопром и транспорт, кибербезопасность
-
Путь к профессии с нуля: определить цель, освоить математику и статистику, программирование, алгоритмы ML, практиковаться на проектах, изучить инструменты деплоя, создать портфолио, получить опыт в реальных проектах, следить за трендами
