Машинное обучение — больше не экспериментальная технология. Алгоритмы помогают рекомендовать фильмы и товары, находить мошеннические операции, анализировать тексты и изображения. За разработку и внедрение таких систем отвечают ML-инженеры — специалисты на стыке программирования, аналитики данных и инфраструктуры. Они делают так, чтобы модель стабильно работала в продукте: обрабатывала данные, масштабировалась и приносила бизнес-результат.

В статье расскажем, чем занимается ML-инженер, какие навыки нужны на старте, где получить знания и сколько можно зарабатывать в этой профессии.

Чем занимается ML-инженер

Если коротко, ML-инженер строит алгоритмы, которые умеют находить закономерности в данных и делать прогнозы. 

Но на практике работа шире. Специалист анализирует данные, подготавливает датасеты для обучения моделей, выбирает алгоритмы и обучает их. После этого модель нужно протестировать, оптимизировать и встроить в продукт — например, в мобильное приложение или веб-сервис. Затем начинается не менее важная часть работы: поддержка. ML-инженер следит за качеством модели, обновляет её при изменении данных и оптимизирует производительность.

Поэтому профессия сочетает сразу несколько ролей: программиста, аналитика и инженера инфраструктуры.

Какие навыки нужны на старте

Для начала карьеры в ML важно заложить техническую базу: освоить Python, научиться работать с данными и разобраться в ключевых библиотеках машинного обучения. Также важно понимать математические основы алгоритмов и инженерную сторону разработки.

Андрей Гостюхин

CEO/CTO Atlantis

«Если посмотреть на путь в ML-инженерию со стороны, он часто кажется чем-то почти академическим: сложная математика, модели, статьи, огромные датасеты. Из-за этого у многих возникает ощущение, что войти в эту область можно только после серьёзного университетского бэкграунда. На практике всё немного приземлённее. ML-инженер — это не столько исследователь, сколько инженер, который умеет превращать модели в работающие системы.

Поэтому старт обычно начинается не с моделей, а с базы. Нужен хороший Python, понимание того, как работать с данными, как устроены библиотеки вроде NumPy, pandas, scikit-learn. Очень помогает уверенное знание математики на уровне линейной алгебры, статистики и теории вероятностей — ради понимания, что происходит внутри алгоритмов. Важна и инженерная сторона: умение работать с Git, писать читаемый код, понимать, как деплоить сервисы и как модели живут в продакшене. Многие новички удивляются, что значительная часть работы ML-инженера — это не обучение моделей, а подготовка данных, инфраструктура и интеграция с продуктом», — объясняет CEO/CTO Atlantis Андрей Гостюхин.

Что ещё должен уметь ML-инженер

Когда база уже есть, появляются новые задачи. Нужно разбираться в архитектуре моделей, понимать, как строятся пайплайны обработки данных и как алгоритмы интегрируются в продукт. В этом помогают фреймворки машинного обучения — например, TensorFlow и PyTorch. С их помощью создают более сложные модели: нейросети, системы компьютерного зрения и алгоритмы обработки текста.

Нужно понимать, как модель работает в продакшене. Это включает настройку API, работу с облачными сервисами, контейнеризацию и мониторинг. По сути, ML-инженер отвечает за полный цикл жизни модели.

Где учиться ML-инженеру

Освоить профессию можно по-разному: через университетское образование, самостоятельное обучение или онлайн-курсы.

Например, вводные курсы по Python и NumPy есть на платформе Stepik. Там удобно начать знакомство с ML через небольшие практические задания. Такие курсы стоят недорого и они удобны для старта, чтобы понять, подходит ли вам эта сфера.

Также изучить разработку на Python можно на курсах от ProductStar — в школе есть продолжительные онлайн-программы, которые помогут освоить профессию с нуля и стать программистом.

Более структурированные программы предлагает Нетология. Обучение строится вокруг проектов и задач, близких к реальной работе. У платформы есть магистерская программа. Так что если хотите получить полноценное образование — вам сюда.

На программах от Яндекс Практикума можно изучить полный жизненный цикл модели машинного обучения и научиться строить продвинутые ML-модели.

У Skillbox есть курсы по машинному обучению с фокусом на практическую разработку. Здесь за год и с нуля вы получите математическую базу, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Академия Эдюсон предлагает курсы, где внимание уделяется разработке и внедрению моделей для обучения нейросетей. Студентов научат лучшим методикам для оценки качества моделей и программированию на Python.

Есть и программы, ориентированные на управленческий и продуктовый уровень. Например, у Московской Бизнес Академии есть программа про ИИ в бизнесе — она создана для предпринимателей и менеджеров, которые хотят внедрять нейросети для бизнес-процессов, роста прибыли, оптимизации затрат и повышения эффективности.

В машинном обучении будет сложно без английского. Если чувствуете пробелы в языке — подтяните его на курсах школы Инглекс. Тут есть общие программы и специализированные — например, английский для айтишников и менеджеров.

Помните, курсы — это только старт. Навыки приходят через проекты, эксперименты и работу с данными.

Андрей Гостюхин

CEO/CTO Atlantis

«Онлайн-курсы могут быть хорошей отправной точкой: они помогают быстро увидеть ландшафт области, попробовать разные инструменты, разобраться с базовыми алгоритмами. Но одних курсов почти никогда не хватает. В машинном обучении очень важна практика — реальные данные, реальные ограничения, реальные ошибки. 

Лучшее, что можно сделать после курсов, — начать делать проекты. Не обязательно что-то гигантское: иногда небольшой сервис, который решает конкретную задачу (классификация текста, рекомендательная система, простой ML-pipeline), даёт больше опыта, чем длинная программа обучения. Через такие проекты постепенно появляется понимание того, как ML вписывается в настоящие продукты. Как один из примеров: автоматизация работы светофоров, это довольно интересный челлендж. Попробуйте», — комментирует CEO/CTO Atlantis Андрей Гостюхин.

Сколько зарабатывают ML-инженеры

Как и во всех IT-профессиях, зарплаты ML-инженеров зависят от опыта работы, навыков и достижений. По данным калькулятора Хабр Карьеры, средний заработок ML-инженера — 222 тысячи рублей в месяц.

На старте карьеры джуны получают 118 тысяч рублей, мидлы — 235 тысяч. Зарплата сеньора — в среднем 400 тысяч рублей. Больше всего — у лидов, они зарабатывают около 490 тысяч в месяц. Но потолок высокий — некоторые разработчики получают до 730 тысяч рублей.

Как войти в профессию и куда идти работать

Конечно, самый эффективный способ обучения — это практика. Так что даже небольшой пет-проект может дать больше опыта, чем сотни лекций.

Начать можно с простых задач: построить модель прогнозирования, создать систему рекомендаций или попробовать анализировать тексты. Такие проекты помогут понять полный цикл работы ML-инженера — от подготовки данных до оценки качества модели.

Андрей Гостюхин

CEO/CTO Atlantis

«Круг компаний, которым нужны ML-инженеры, шире, чем кажется. Конечно, в первую очередь это технологические компании и продукты, где данные — часть бизнеса: рекомендательные системы, поиск, финтех, маркетплейсы, рекламные платформы. Но всё чаще машинное обучение появляется и в более традиционных индустриях — от медицины до логистики и промышленности. Где есть большие массивы данных и желание принимать решения на их основе, там постепенно появляется спрос на специалистов, которые могут построить модели и встроить их в рабочие процессы. Как один из примеров: я сейчас запускаю с ребятами из Сечинки медтех-стартап для диабетиков, там тоже модели, своя RAG и прочие штуки.

При этом стоит помнить, что ML-инженер — это роль на стыке дисциплин. Здесь одновременно важны математика, программирование и понимание продукта. Поэтому путь в эту профессию редко бывает прямым. Кто-то приходит из классической разработки, кто-то из аналитики или науки о данных. Но в итоге всех объединяет одно: умение не просто обучить модель, а сделать так, чтобы она приносила пользу в реальной системе», — считает CEO/CTO Atlantis Андрей Гостюхин.

Как мы и говорили, онлайн-обучение поможет выстроить системное обучение и получить первые проекты в портфолио. Оцените свои силы и присмотритесь к школам — Stepik, ProductStar, Нетология, Яндекс Практикум, Skillbox, Эдюсон, Московская Бизнес Академия и Инглекс дают базу для старта. А дальше — идите на стажировки, занимайтесь пет-проектами и собеседуйтесь на джуновские позиции, чтобы получить опыт внедрения моделей в продукты.