Анализ данных • 16 сентября 2025 • 5 мин чтения

ML-инженер: чем занимается, сколько зарабатывает и какие навыки ему нужны

Спрос на специалистов в сфере машинного обучения постоянно растёт. Рассказываем, как стать ML-инженером и какие технологии и инструменты нужно для этого освоить.

Кто такой ML-инженер

ML-инженер (Machine Learning Engineer, MLE) — это эксперт по искусственному интеллекту, который создаёт и обучает алгоритмы, а затем интегрирует их в реальные продукты и системы. Его основная задача — делать так, чтобы модели умели работать с большими массивами данных и выдавать решения автоматически, без постоянного контроля со стороны человека.

ML-инженер находится на пересечении трёх областей:

Программирование. Умение разрабатывать код, писать алгоритмы и внедрять их в системы.
Математика и статистика. Глубокое понимание методов анализа данных, построения моделей и оценки их качества.
Бизнес-задачи. Умение связывать техническое решение с конкретными целями компании.

По сути, ML-инженер — это «мост» между исследователями в области Data Science и разработчиками, которые создают IT-продукты.

Работа ML-инженера затрагивает все три сферы

Научиться создавать алгоритмы машинного обучения можно на курсе «Инженер машинного обучения». Программа длится всего четыре месяца, но за это время студенты успевают создать шесть ML-проектов для портфолио, в том числе настоящие сервисы.

Основные обязанности ML-инженера

ML-инженер участвует во всех этапах жизненного цикла модели машинного обучения — от идеи до внедрения и поддержки. Он совмещает роли аналитика, разработчика, исследователя и инженера по эксплуатации. Вот что входит в его задачи:

Задача	Описание
Сбор и подготовка данных	Получение данных из разных источников: баз, API, файлов. Очистка от ошибок, заполнение пропусков, приведение к нужному формату
Формирование признаков	Это процесс придания исходным данным таких характеристик, которые помогают алгоритмам машинного обучения лучше решать задачу. В процесс входит очистка и нормализация данных, преобразование категориальных значений в числовые, создание новых признаков на основе существующих, а также выделение скрытых закономерностей. Например, из даты можно извлечь информацию о дне недели или сезоне, а из текстов — сведения о тональности или ключевые слова
Выбор алгоритмов и обучение моделей	Тестирование разных подходов: линейных моделей, деревьев решений, градиентного бустинга, нейронных сетей. Настройка параметров
Оценка качества моделей	Использование метрик, сравнение моделей, выбор оптимальной
Внедрение модели в продукт	Интеграция обученной модели в реальную систему: создание API, включение в backend или облачный сервис
Оптимизация производительности	Ускорение работы моделей, снижение потребления ресурсов
Мониторинг и поддержка	Проверка работы модели после внедрения, отслеживание ошибок, обновление при изменении данных или бизнес-требований
Взаимодействие с командой	Совместная работа с аналитиками, разработчиками, бизнес-специалистами

Необходимые навыки и знания

ML-инженеру нужно сочетать математическое мышление, инженерные навыки и знание инструментов разработки. Вот необходимые скилы:

Математика и статистика. Без математической базы невозможно работать с алгоритмами. ML-инженер должен, например, знать линейную алгебру — для работы с матрицами и векторами, теорию вероятностей и статистику— для понимания распределений, вероятностных моделей, методов проверки гипотез.

Программирование. Основным языком для ML-инженеров считается Python: он удобен, прост и имеет множество библиотек для анализа данных и обучения моделей. В отдельных случаях применяются и другие языки — R для статистики и визуализаций, Java и C++ — для систем с высокими требованиями к производительности.

Работа с данными. ML-инженер должен владеть SQL для реляционных баз, использовать NoSQL-хранилища для больших массивов неструктурированных данных и применять инструменты распределённой обработки.

Алгоритмы и модели. Специалисту необходимо разбираться как в классических методах машинного обучения, так и в современных подходах глубокого обучения, а также ориентироваться в узких областях: NLP, компьютерном зрении, анализе временных рядов.

Инфраструктура. Чтобы модель работала не только в ноутбуке, но и в реальном сервисе, нужны инженерные навыки. Сюда относятся контейнеризация, оркестрация, CI/CD, системы для управления экспериментами и пайплайнами.

Гибкие навыки. Работа ML-инженера связана с командным взаимодействием, поэтому ценится умение ясно доносить технические идеи до бизнеса и налаживать сотрудничество с аналитиками, менеджерами, разработчиками.

Анатолий Бардуков, инженер в Яндекс Банке

Большую ценность имеют специалисты, которые могут объяснить свою пользу для компании, то есть обращают внимание на влияние своих внедрений на целевые показатели, метрики продукта. Далеко не всегда это легко, иногда надо провести объёмную работу с аналитиками, чтобы выстроить эксперимент, который покажет влияние внедрения на метрику.
Желательно думать об этом ещё до первых внедрений, проектировать эксперимент с минимальным вложением усилий, чтобы максимально быстро проверить гипотезу. Это второй важный аспект: не пытаться решить задачу идеально на первой же итерации, если можно получить достаточно хороший результат при минимуме усилий. В этом плане ML-инженер отличается от Data Scientist в первую очередь прикладной составляющей и направленностью на бизнес.

Инструменты и технологии в работе ML-инженера

ML-инженер в работе использует широкий стек технологий. Это языки программирования, библиотеки, фреймворки, базы данных, облачные платформы и системы для организации рабочего процесса.

Языки программирования: Python — основной, также возможны R, Java и C++.

Фреймворки: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

Инструменты для данных: pandas, NumPy, Dask.

Базы данных: PostgreSQL, MySQL, Redis.

Системы контроля версий: Git, GitHub, GitLab.

ML-Ops-инструменты: например, MLflow, Kubeflow, Airflow.

Области применения машинного обучения

Машинное обучение используется почти во всех сферах жизни. Алгоритмы помогают компаниям экономить ресурсы и предоставлять клиентам более персонализированные сервисы. Вот несколько направлений, где труд ML-инженеров особенно востребован.

Направление	Описание
Финансы	В банковской и страховой индустрии машинное обучение помогает управлять рисками и предотвращать мошенничество. Например, оценка кредитоспособности: алгоритмы оценивают вероятность возврата кредита на основе истории клиента, его транзакций и поведения. Или фрод-мониторинг: модели в реальном времени анализируют транзакции и блокируют подозрительные операции
Медицина	ML-инженеры помогают врачам быстрее ставить диагнозы и разрабатывать методы лечения. Например, диагностика по изображениям: алгоритмы анализируют МРТ-, КТ- и рентген-снимки и выявляют отклонения, которые может пропустить врач
E-commerce и розничная торговля	Магазины и онлайн-сервисы применяют машинное обучение для наращивания продаж и удержания клиентов. Например, рекомендательные системы предлагают товары на основе истории покупок и поведения пользователей. Также модели могут автоматически корректировать цены в зависимости от спроса и конкуренции
Маркетинг и реклама	Машинное обучение помогает компаниям точнее понимать клиентов и эффективнее тратить рекламные бюджеты. Его используют, например, при сегментации аудитории — для деления клиентов на группы по интересам и поведению. Кроме того, с помощью нейросетей можно анализировать отзывы и определять тональность сообщений и ключевые темы
Развлечения и медиа	ML-инженеры создают технологии, которые делают контент более персонализированным и доступным. В стриминговых сервисах это рекомендации фильмов и музыки. В соцсетях и медиа — создание изображений, музыки и текстов с помощью нейросетей

Карьерные перспективы и развитие

Возможности роста ML-инженера зависят от его интересов. Кто-то углубляется в исследовательские задачи, кто-то выбирает инженерный путь, а кто-то уходит в управление командами.

Вертикальный рост по уровням. Как и в других IT-профессиях, у ML-инженеров есть градация по опыту. Можно вырасти из джуна в тимлида.
Специализация по направлениям. ML-инженер может углубляться в конкретные области машинного обучения:
- NLP (Natural Language Processing) — область, которая связана с анализом и пониманием текстов и устной речи. К примеру, технологии для чат-ботов, голосовых ассистентов и автоматического перевода.
- Computer Vision (CV) — направление, которое работает с изображениями и видеопотоками. Сюда относятся распознавание лиц, интерпретация медицинских снимков и системы автономного вождения.
- Рекомендательные алгоритмы — инструменты, которые помогают онлайн-сервисам и торговым площадкам предлагать пользователям персонализированные товары и контент.
Выход в смежные роли. ML-инженер может выбрать путь, который ближе к исследовательской или инженерной стороне профессии. Например, Data Scientist — здесь фокус на исследованиях и анализе данных, разработке новых моделей и методов. Data Engineer — больше работы с инфраструктурой, потоками данных и хранилищами.
Управленческие роли. С опытом специалист может двигаться в сторону менеджмента — стать, например, тимлидом, CTO или продакт-менеджером AI-продуктов.

Сколько зарабатывает ML‑инженер

Зарплата ML-инженера зависит от опыта работы, региона, компании и даже выбранной специализации. Профессия относится к числу высокооплачиваемых в IT.

Согласно данным «Хабр Карьеры», специалисты уровня junior получают в среднем 115 тыс. рублей, уровня middle — 234 тыс. рублей, уровня senior — 398 тыс. рублей. Средняя зарплата ML‑разработчика по всем грейдам и специализациям — больше 225 тыс. рублей.

Средняя зарплата ML-инженера в 2025 году — 225 тыс. рублей. Источник

Совет эксперта

Анатолий Бардуков

С технической же точки зрения ML-инженер специализируется на практичных решениях — например, на скорости инференса, стабильности результатов, анализе поведения модели в реальном времени, ускорении time-to-market за счёт сокращения стадии обучения, а также на улучшении пользовательского опыта.
ML-инженер должен продумывать внедрение модели на уровне всего сервиса — сколько серверов нужно, как распределяется нагрузка, как сервис принимает ответы отдельных моделей и комбинирует их между собой. С ростом уровня компетенций ответственность такого специалиста может доходить до всего продукта в целом, включая поведение frontend и backend.
Роль MLE совмещает бизнесовые и технические вызовы. Сильный специалист ценится на рынке, а задачи никогда не превращаются в рутину. Будьте готовы постоянно изучать и внедрять новые, более сложные решения.

Статью подготовили: