Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Кто такой ML-engineer и как им стать
Кто такой ML-engineer и как им стать
Машинное обучение — это одна из самых востребованных и быстроразвивающихся областей IT. С каждым годом спрос на ML-инженеров растет, а технологии проникают в самые разные сферы — от рекомендаций фильмов до диагностики заболеваний и беспилотных автомобилей.
В статье мы расскажем, кто такой ML-инженер, чем он занимается, какие навыки ему нужны и где можно освоить эту профессию. Вы узнаете, сколько зарабатывают специалисты и как стать частью этого перспективного направления.
В статье мы расскажем, кто такой ML-инженер, чем он занимается, какие навыки ему нужны и где можно освоить эту профессию. Вы узнаете, сколько зарабатывают специалисты и как стать частью этого перспективного направления.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет системам учиться и принимать решения на основе данных, а не с помощью явного программирования.
ML активно применяется в самых разных областях — от рекомендаций товаров в интернет-магазинах до диагностики заболеваний по медицинским изображениям. Его основная задача — создание алгоритмов, которые могут анализировать большие объемы информации, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать результаты. Например, алгоритмы машинного обучения изучают поведение покупателей в онлайн-магазинах и предлагают персональные рекомендации, повышая вероятность покупки.
ML активно применяется в самых разных областях — от рекомендаций товаров в интернет-магазинах до диагностики заболеваний по медицинским изображениям. Его основная задача — создание алгоритмов, которые могут анализировать большие объемы информации, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать результаты. Например, алгоритмы машинного обучения изучают поведение покупателей в онлайн-магазинах и предлагают персональные рекомендации, повышая вероятность покупки.
Чем занимается специалист по машинному обучению
- Собирает и подготавливает данные. Это могут быть тексты, изображения, числа и другие типы данных. Затем специалист очищает их от ошибок, лишней информации и пропусков. Например, для создания голосового помощника инженер обрабатывает аудиозаписи, удаляет шумы и добавляет метки с текстовым содержанием реплик. После чего machine learning-инженер делит данные на тренировочные — для начального обучения модели, валидационные — для настройки параметров и тестовые — для проверки работы алгоритма.
- Выбирает модели и определяет, какие признаки данных использовать для обучения. Это может быть текст, местоположение, временные метки и другие характеристики. Например, если нужно обучить систему рекомендовать фильмы, полезные признаки — жанр, рейтинг и время просмотра предыдущих фильмов пользователем.
- Обучает модели. На этом этапе модель анализирует тренировочные данные и учится находить закономерности. Например, алгоритм обучается определять, какие продукты могут заинтересовать покупателя в интернет-магазине на основе его предыдущих покупок.
- Оценивает и улучшает модели. ML-engineer проверяет модель на тестовых данных и оценивает ее точность. Если результаты неудовлетворительные, он дорабатывает модель: пересматривает алгоритм, добавляет новые признаки или увеличивает объем данных. Например, модель прогнозирования погоды ошибочно предсказывает солнечную погоду, хотя идет дождь. Тогда специалист добавляет данные о влажности воздуха и скорости ветра или улучшает алгоритм учета сезонных изменений.
- Интегрирует модель в работу компании и мониторит ее качество. Инженер следит за производительностью и обновляет систему по мере необходимости. Например, в банке модель анализирует транзакции и выявляет мошеннические операции. Специалист регулярно проверяет точность модели и адаптирует ее к новым угрозам.
Задачи ML-инженера часто зависят от уровня специалиста и специфики компании, в которой он работает. К примеру, в обязанности начинающего ML-инженера в IT-компании входит:
Кому подходит профессия ML-инженера
- Программистам и разработчикам ПО. Если вы уже владеете языками программирования (например, Python, R, C++, JavaScript или Scala) и хотите выйти за рамки привычной разработки, машинное обучение станет отличным шагом для профессионального роста.
- Аналитикам данных и продуктовым менеджерам. Специалисты из смежных областей могут использовать машинное обучение для прогнозирования поведения пользователей, оптимизации бизнес-процессов и автоматизации рутинных задач.
- Ученым и исследователям. В любой научной области — от медицины и физики до социологии — машинное обучение позволяет моделировать сложные процессы и находить взаимосвязи в разрозненных данных.
- Data-журналистам и аналитическим исследователям. Если ваша задача — анализировать массивы информации и выявлять причинно-следственные связи, машинное обучение станет незаменимым инструментом. Оно автоматизирует поиск аномалий, трендов и скрытых закономерностей.
Что нужно знать ML-инженеру
- Математику и алгоритмы. Важно разбираться в линейной алгебре, математическом анализе, теории вероятностей и статистике. Эти дисциплины помогают понимать и применять алгоритмы, например линейную и логистическую регрессию, деревья решений, байесовские классификаторы и бустинг.
- Языки программирования. Основные инструменты ML-инженера — Python и R. Они содержат мощные библиотеки для работы с данными и построения моделей: Pandas, NumPy, scikit-learn, Keras. Для нейронных сетей и рекомендательных систем чаще используют TensorFlow и PyTorch. Также в некоторых случаях востребованы Scala и C/C++. Например, для работы с Apache Spark при обработке больших массивов данных.
- Принципы работы с базами данных и хранилищами. ML-инженер должен уметь работать с базами данных и писать эффективные SQL-запросы. Это необходимо для получения, очистки и анализа данных.
- Методы обработки и анализа данных. Перед обучением модели информацию нужно подготовить: очистить от шумов, обработать пропущенные значения и привести к нужному формату. Важно уметь работать с разными типами данных — текстами, изображениями, временными рядами.
- MLOps. Современные компании ценят специалистов, которые умеют автоматизировать развертывание и поддержку моделей. MLOps включает мониторинг, обновление моделей и управление их жизненным циклом, что делает работу с машинным обучением более эффективной.
- Английский язык. Позволяет читать актуальные статьи и техническую документацию, которые часто не переводятся на русский язык, а также работать с международными командами и выходить на глобальный рынок.
Как стать ML-инженером
- Изучите математику. Необходимо освоить линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. Эти знания помогут разобраться в алгоритмах, настройке моделей и интерпретации результатов.
- Освойте программирование. Как мы уже упоминали, Python — основной язык ML-инженеров. Изучение можно начать самостоятельно с помощью учебников и видеоуроков. Также полезно освоить SQL для работы с базами данных и основную логику работы с API.
- Научитесь работать с данными. Машинное обучение невозможно без качественных данных. Важно уметь собирать, очищать, анализировать и преобразовывать данные перед подачей в модель. Для этого нужно освоить инструменты визуализации — Matplotlib, Seaborn и библиотеки обработки данных.
- Получите базовые знания в ML. Знакомство с основными методами машинного обучения — регрессией, деревьями решений, градиентным бустингом, нейронными сетями — поможет разобраться в работе моделей. Начать можно с книги «Python и машинное обучение» Себастьяна Рашка.
- Практикуйтесь. Лучший способ закрепить знания — участие в проектах. Можно работать над личными задачами, проходить курсы с практическими кейсами или участвовать в соревнованиях на Kaggle.
- Получите образование. В университете обучение занимает несколько лет, тогда как онлайн-курсы позволяют быстрее освоить профессию. Например, курс «Data Scientist» от ProductStar дает всю необходимую базу и помогает собрать портфолио всего за 10 месяцев.
- Станьте частью комьюнити. Среди самых известных платформ — ods.ai и Kaggle. Они подойдут не только аналитикам или дата-сайентистам, но и всем специалистам, работающим с данными и машинным обучением.
Сколько зарабатывает ML-инженер
Зарплата ML-инженера зависит от множества факторов: опыта работы, уровня компетенций, масштаба компании, региона и типа проектов. По данным GeekLink на январь 2025 года, средняя зарплата инженера машинного обучения составляет 265 900 рублей в месяц.
На момент публикации статьи на hh.ru в Москве открыто более 2 500 вакансий. По всей России их более 14 000.
На момент публикации статьи на hh.ru в Москве открыто более 2 500 вакансий. По всей России их более 14 000.
В IT-индустрии есть три основные градации специалистов, которые влияют на уровень их доходов:
Средняя зарплата: 80 000 — 100 000 рублей.
Некоторые компании готовы предлагать более высокие ставки.
- Junior ML-инженер — начинающий специалист с опытом работы до года. Выполняет задачи под руководством более опытных коллег.
Средняя зарплата: 80 000 — 100 000 рублей.
Некоторые компании готовы предлагать более высокие ставки.
- Middle — специалист с опытом работы от двух лет, способный самостоятельно вести проекты и разрабатывать новые решения.
Средняя зарплата: 150 000–250 000 рублей.
- Senior — высококвалифицированный специалист с глубокими знаниями в области, способный разрабатывать сложные алгоритмы и модели, принимать ответственные технические решения и эффективно управлять командой.
Средняя зарплата: от 300 000 рублей и выше.
Где учиться на ML-инженера
- В университете. Классическое высшее образование дает прочную математическую и техническую базу. Подойдут направления, связанные с компьютерными науками, математикой, статистикой и анализом данных. Некоторые университеты включают практические курсы и проекты, позволяя студентам работать с реальными задачами. Например, СПбГУ, НИУ ВШЭ или МФТИ. Для более глубокого изучения ML можно поступить в магистратуру этих же вузов.
- На онлайн-курсах. Современные образовательные платформы предлагают гибкие и ориентированные на практику курсы по Data Science и ML. Они позволяют освоить востребованные навыки за короткий срок и сразу применить их на практике. Программы курсов обновляются чаще вузовских. Например, программу курса «Data Scientist» от ProductStar обновили в 2025 году.
- Самостоятельно. Вариант для тех, у кого уже есть технический бэкграунд. В открытом доступе есть множество учебников, видеоуроков и практических заданий. Плюсы такого формата — доступ к большому количеству бесплатных материалов, самостоятельный выбор тем и темп обучения. Минусы — отсутствие наставника и необходимость фильтровать информацию.
Интенсив РБК Pro на выбор
3 мини-курса в подарок
Подписка РБК Pro на 6 месяцев
Профессия Data Scientist со скидкой до 57% и подарками на 135 000 ₽
Комментарии
Нажимая кнопку «Получить консультацию», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Проконсультируйтесь
с карьерным специалистом
Проанализируем ваши навыки, сферу интересов и дадим рекомендации по дальнейшему профессиональному развитию
Вам может понравиться
Нажимая кнопку «Отправить», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности