Кто такой ML-инженер и чем он занимается: подробный разбор профессии

Вместе с Максимом Кулаевым, руководителем команды в направлении «Интеллектуальные цены» X5 Tech, разберем, кто такой ML-инженер, какие задачи он выполняет и как им стать. 

Что такое машинное обучение и какие виды ML бывают

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это раздел искусственного интеллекта, который изучает методы и способы поиска закономерностей без жесткого программирования правил. Можно описать этот процесс так: вместо того чтобы явно писать «если → то», мы показываем системе примеры, и она сама учится делать выводы. 

Есть три типа ML — с учителем, без учителя и с подкреплением. 

• С учителем. Алгоритм обучается на размеченных данных, где заранее известен правильный ответ. Наиболее распространенный вид. Обычно решает две задачи: 
  • Кластеризация — модель определяет категорию анализируемых объектов. Например, чтобы среди множества банковских операций выявлять действия мошенников. 
  • Регрессия — модель прогнозирует значения на основе временного ряда. Пример — составить прогноз курса валют. 
• Без учителя. Алгоритм работает с неразмеченными данными и сам ищет структуру или закономерности, выстраивает взаимосвязи. Иными словами — компьютер не знает правильного ответа заранее. Основные типы задач: 
  • Кластеризация. Похожие данные группируются, и модель находит между ними закономерности. Часто это нужно, например, в рекомендательных системах онлайн-кинотеатров, маркетплейсов и контекстной рекламы. 
  • Снижение размерности. Модель выделяет наиболее важную информацию из большого массива по конкретным признакам. Это позволяет уменьшить объем данных, чтобы упростить их обработку. 
• С подкреплением. Модель обучается через взаимодействие со средой с помощью заданного набора правил и действий. В результате алгоритм методом проб и ошибок выстраивает оптимальный порядок действий. 

Специалист по машинному обучению — кто это и какие задачи выполняет 

ML-инженер — это специалист, который разрабатывает, обучает и внедряет модели машинного обучения в реальных продуктах и сервисах. Он ищет закономерности в большом потоке данных, чтобы модель давала максимально точный результат.

Какие задачи выполняет ML-инженер: 

• проектирует высоконагруженные архитектуры использования ML-решений; 
• оптимизирует интеллектуально автоматизированные системы: добавляет и распределяет ресурсы, ускоряет процесс инициализации модели; 
• обучает продвинутые модели, в том числе на основе Deep Learning и нейросетевых решений; 
• разрабатывает целостные ML-pipelines для работы моделей; 
• развертывает модели в продакшене в контексте архитектуры. 

Среди специалистов по машинному обучению есть несколько специализаций. Data Analyst собирает, очищает и анализирует данные, чтобы находить закономерности и помогать принимать обоснованные бизнес-решения. А Data Scientist разрабатывает модели. ML-инженер (MLE), кроме перечисленных, также выполняет дополнительные задачи — внедряет модели в высоконагруженные real-time-системы. 

Во многих компаниях эти специализации пересекаются, а иногда все задачи выполняет один человек. Из-за этого бывает сложно разграничить разные направления ML. 

В каких сферах работают ML-инженеры 

ML-инженеры востребованы во многих отраслях, где есть большие объемы данных и задачи по автоматизации. Вот наиболее популярные сферы: 

• Ретейл. Разрабатывают модели прогнозирования спроса, чтобы оптимизировать запасы и снизить дефицит или уменьшить излишки товаров. Создают рекомендательные системы для интернет-магазинов, системы динамического ценообразования, прогнозируют отток клиентов и анализируют поведение покупателей как онлайн, так и офлайн. 
• Финансы. Создают модели для оценки рисков и предотвращения мошенничества. Обучают системы кредитного скоринга, помогают выявлять подозрительные транзакции, прогнозировать спрос на финансовые продукты и автоматизировать трейдинг. 
• Медицина. Работают с медицинскими изображениями и клиническими данными. Модели распознают патологии на снимках, прогнозируют развитие заболеваний, помогают врачам проводить диагностику и составлять план лечения.
• Промышленность и производство. Занимаются предиктивной аналитикой и оптимизацией процессов. Строят модели для прогнозирования поломок оборудования, контроля качества продукции, оптимизации логистики и управления ресурсами. 
• Маркетинг. Помогают лучше понимать поведение пользователей. Задачи моделей — сегментация клиентов, прогноз оттока, персонализация рекламных кампаний и оценка эффективности маркетинговых каналов. 

Что нужно знать для работы ML-инженером

Инструменты и технологии ML-инженеров можно разделить на две большие группы — навыки общего характера и узконаправленные. 

Общие навыки и инструменты 

• Python. Основной язык программирования ML-инженера. С его помощью обрабатывают данные, обучают модели и строят пайплайны машинного обучения. Специалисту важно знать и популярные библиотеки этого языка, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow. 
• SQL. Инструмент для работы с базами данных. Нужен, чтобы извлекать информацию, агрегировать, фильтровать и готовить датасеты для обучения моделей.
• Классические ML-модели. Алгоритмы вроде линейной и логистической регрессии, деревьев решений, градиентного бустинга. Часто применяют как базовые решения, потому что они интерпретируемые и эффективные. 
• Git. Система контроля версий. Ее используют, чтобы хранить код, работать в команде, отслеживать изменения и управлять экспериментами и версиями моделей. 

Узконаправленные навыки

• Hadoop, PySpark. Инструменты для обработки и анализа больших массивов данных. Hadoop используют для распределенного хранения и вычислений. PySpark позволяет работать с большими объемами информации на Python, чтобы подготовить данные и обучить модели на кластере.
• Docker. Позволяет упаковать модель и все ее окружение в единый контейнер. Это повышает воспроизводимость, упрощает развертывание моделей и снижает риск возникновения проблем с зависимостями между средами разработки и продакшена. 
• Kubernetes. Система оркестрации контейнеров. Применяется для управления масштабированием и отказоустойчивостью ML-сервисов, а также автоматического деплоя моделей и поддержки высокой нагрузки в продакшене.
• Deep Learning. Подход машинного обучения, основанный на глубоких нейронных сетях. Используется для работы с изображениями, текстом, речью и сложными последовательностями данных. ML-инженеры применяют фреймворки вроде PyTorch и TensorFlow для обучения, оптимизации и внедрения таких моделей. 

Выше перечислены инструменты, которые нужно знать практически всем ML-инженерам. Но в зависимости от специфики работы и задач этот список может дополняться. Также часть навыков может быть менее актуальна для конкретных специалистов.  

Сколько зарабатывают в сфере машинного обучения 

ML-инженер — одна из самых востребованных, а значит и высокооплачиваемых профессий. По данным «Хабр Карьеры», в среднем специалисты зарабатывают около 225 833 рублей в месяц. 

При этом уровень зарплат зависит от квалификации и опыта сотрудника: 

• стажер — 72 000 рублей; 
• джун — 118 000 рублей; 
• мидл — 245 000 рублей; 
• сеньор — 406 000 рублей; 
• руководитель MLE — 442 000 рублей. 

Кроме того, по данным «Хабр Карьеры», есть положительная динамика в сторону повышения зарплат ML-инженеров. По неполным данным на январь 2026 года наблюдается рост заработных плат почти на четверть. 

Как стать ML-инженером 

Стать ML-инженером можно разными путями, универсального рецепта нет. Многие комбинируют несколько способов обучения, чтобы усилить стороны каждого. Чаще всего выбирают такие: 

• Обучение в вузе. Высшее образование дает сильную теоретическую базу в области математики, алгоритмов, статистики, затрагивает основы ИИ. Это возможность получить системные академические знания и доступ к научной среде. Однако обучение занимает минимум четыре года и чаще всего предлагает мало практики с реальными ML-задачами. Кроме того, знания нередко отстают от актуальных, ведь сфера машинного обучения постоянно развивается. 
• Онлайн-курсы и школы. Ориентированы на практику и прикладные навыки, с которыми сталкиваются ML-инженеры в реальной работе. Позволяют быстрее освоить языки программирования, основные модели, работу с данными и деплой, а также собрать портфолио проектов. Учиться можно в удобном ритме. Программа постоянно обновляется, поэтому получится узнать об актуальных технологиях и инструментах. Результат зависит от качества курса и личной дисциплины: без самостоятельной практики знания могут остаться фрагментарными. 
• Открытые материалы — видео, лекции, статьи и форумы. Дают максимальную свободу в выборе тем и темпа обучения. С их помощью можно точечно разобраться в конкретных инструментах, читать документацию и следить за трендами в индустрии. Этот путь хорошо подходит для углубления знаний, когда базовые навыки уже имеются. Однако использовать открытые источники в качестве основного средства обучения не стоит. 

Опыт эксперта: как развивать карьеру в сфере машинного обучения

Максим Кулаев, руководитель команды в направлении «Интеллектуальные цены» X5 Tech, поделился своим опытом развития в сфере машинного обучения. 

Получил высшее образование и обучался сам 

Мой путь в машинное обучение в целом совпадает с тем пайплайном развития, который я обычно рекомендую другим специалистам. В его основе была серьезная техническая и математическая подготовка в вузе, которая дала фундаментальные знания и позволила уверенно разбираться в сложных моделях и алгоритмах. Параллельно с этим я проходил дополнительные курсы — не только онлайн, но и очные образовательные программы от крупнейших компаний страны. 

Первый оффер получил еще во время учебы 

Карьерный путь у меня был витиеватым. Еще во времена университета я проходил обучение в компании SAS (Institute), по результатам которого меня порекомендовали в компании-партнеры. Это дало хороший старт. Прошел несколько собеседований и выбрал «Ренессанс Страхование», где проработал три года. 

Я решал задачи по улучшению процессов в страховании при помощи технологий. Здесь я серьезно вырос за счет очень близкой коммуникации с бизнесом и возможностью выбирать и предлагать формат решений. Мне очень повезло с руководительницей. Она всегда поддерживала меня и создавала условия для моего развития.

За полтора года вырос до руководителя 

Я начинал с задач уровня Data Analyst, затем постепенно перешел к Data Science. В этот период у меня появлялись проекты, связанные с deep learning — еще в то время, когда это направление не было настолько хайповым. Большую часть своей карьеры я провел именно в роли Data Scientist и целенаправленно развивался в этой сфере. 

После «Ренессанс Страхование» устроился в компанию VK, где за полтора года прошел путь от джуна до руководителя команды. Тогда я понял, что главное для развития карьеры — приносить значимую пользу бизнесу своими решениями, предлагать улучшения и инициативно их реализовывать. Также важно брать на себя ответственность за самые проблемные зоны и задачи и доводить их до конца. В VK в общей сложности проработал четыре года, руководил большой командой DS/DA-специалистов в прямом подчинении. 

Стал руководителем в крупной компании 

Сейчас уже больше года я работаю в X5 Group в направлении ценообразования. Здесь руковожу большой командой не только DS/DA-специалистов, но и MLE, DE, DQ и BI. 

Период работы в роли ML-инженера в моей карьере был достаточно коротким и сильно переплетался с задачами направления Data Science. Я даже обычно не указываю MLE как отдельную роль в резюме, поскольку этот этап был недолгим, а по сути я всегда оставался ближе к Data Science. 

Кто такой ML-инженер: коротко о главном 

• Машинное обучение — область ИИ, которая изучает методы обучения алгоритмов, чтобы находить закономерности в данных без жесткого программирования правил.
• ML-инженер — специалист, который разрабатывает, обучает и внедряет модели машинного обучения в реальные продукты и системы.
• Ключевые задачи ML-инженера: построение архитектур ML-решений, обучение моделей, создание ML-пайплайнов, оптимизация систем и деплой моделей в продакшене.
• ML-инженеры востребованы в разных отраслях: ретейле, финансах, медицине, промышленности и маркетинге.
• Базовые инструменты ML-инженера: Python, SQL, классические ML-модели, Git. Продвинутые — Hadoop/PySpark, Docker, Kubernetes, Deep Learning.
• Стать ML-инженером можно разными способами: через обучение в вузе, онлайн-курсы, самообразование и постепенное развитие от Data Analytics к Data Science и MLE.