Машинное обучение стремительно меняет реальность вокруг нас: от персонализированных рекомендаций в онлайн-кинотеатрах (Okko, Start) до беспилотных автомобилей Tesla.
За всеми этими технологиями, которые мы даже не замечаем уже, неизменно стоят ML-инженеры — специалисты, которые не только разрабатывают алгоритмы, но и внедряют их в реальные продукты.
Спрос на таких профессионалов растет с каждым годом. Компании готовы платить высокие зарплаты (от 150 000 ₽ для начинающих до 500 000 ₽ и выше для опытных специалистов), потому что машинное обучение приносит бизнесу реальную прибыль. которая исчисляется миллиардами.
Например, рекомендательные системы увеличивают продажи, а автоматическая обработка документов экономит сотни рабочих часов.
Но как войти в эту сферу и построить успешную карьеру? Давайте попробуем разобраться по шагам.
Кто такой ML-инженер и чем он отличается от Data Scientist?
ML-инженер — это гибрид исследователя и разработчика. Если Data Scientist больше занимается анализом данных и построением прототипов моделей, то ML-инженер отвечает за их внедрение в рабочие системы.
Пример из практики:
В банке Data Scientist может разработать модель для оценки кредитоспособности клиентов. Но чтобы эта модель работала в реальном времени, ML-инженеру нужно:
- Оптимизировать код для быстрой обработки тысяч запросов.
- Развернуть модель на серверах с помощью Docker и Kubernetes.
- Настроить мониторинг, чтобы вовремя обнаруживать сбои.
Без инженерной части даже самая точная модель останется просто экспериментом.
Какие навыки действительно нужны для этой профессии?
Техническая база
Основной язык — Python. Без него никуда: на нем пишут модели, обрабатывают данные и настраивают окружение. Но в некоторых компаниях (например, в высоконагруженных системах) может потребоваться знание C++ или Java.
Совет от практика:
"Не пытайтесь выучить все фреймворки сразу. Начните с Scikit-learn для классического ML, затем переходите к TensorFlow/PyTorch для deep learning. Главное — понять принципы, а инструменты можно освоить по мере необходимости."
Математика: что важно на практике?
Теория нужна, но в работе чаще всего используются:
- Линейная алгебра — для понимания нейросетей.
- Статистика — чтобы оценивать качество моделей.
- Основы оптимизации — например, как градиентный спуск помогает обучать алгоритмы.
Важно: В большинстве задач не придется вручную выводить формулы, но без базового понимания математики легко совершить ошибки в настройке моделей.
Как правильно учиться и строить карьеру в ML ?
Шаг 1: Освойте основы
Машинное обучение (ML) кажется сложной темой, но если разбить обучение на этапы, можно постепенно освоить ключевые концепции. Разберём, с чего начать и какие темы действительно важны для новичка.
Базовые знания перед ML. Прежде чем погружаться в алгоритмы, нужно освоить фундамент:
📌 Программирование (Python)
- Основы синтаксиса (циклы, условия, функции).
- Работа с библиотеками: NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn.
- Базовые структуры данных (списки, словари, DataFrame).
💥 Совет: Если Python для вас новый язык, начните с курсов для начинающих. Дешево и качественно сделать это можно в школе программирования Hexlet. Основы вообще можно выучить там бесплатно!
📌 Математика (минимум для старта) также в полном составе есть на Hexlet.
- Линейная алгебра (векторы, матрицы, операции над ними).
- Статистика (среднее, дисперсия, нормальное распределение).
- Теория вероятностей (условная вероятность, теорема Байеса).
Важно: Не нужно углубляться в доказательства — главное понимать, как формулы применяются в ML.
Попробуйте решить реальную задачу: например, предсказать цены на квартиры по открытым данным. Так вы сразу увидите, как теория применяется на практике.
Ошибка новичков: Многие зацикливаются на прохождении курсов, но не пишут код. Лучший способ научиться — делать проекты, даже небольшие.
Самостоятельно учить азы ML достаточно сложно, поэтому самый разумный вариант найти недорогие и качественные курсы, где будет возможность не только изучать теорию, но и практиковаться на тренажерах и симуляторах.
💥 Например, такую возможность предлагает узкопрофильная школа karpov.courses, которая за 7 месяцев подтянет вас до junior ml с нуля. Далее, с таким багажом знаний можно уже получать высшее образование.
Шаг 2: Углубитесь в ML
После базовых алгоритмов (линейная регрессия, случайный лес) переходите к нейросетям. Здесь важно не просто повторять готовые примеры, а экспериментировать:
- Что будет, если изменить архитектуру сети?
- Как повлияет на результат другой набор данных?
Пример: Один из студентов улучшил точность модели для распознавания изображений, просто нормализовав данные. Иногда небольшие изменения дают большой эффект.
Как получить первый опыт?
Если вы обучаетесь в онлайн-школах или универе, то практикой там вас обязательно обеспечат. Но все равно лишними не будут:
Pet-проекты
Создайте что-то полезное для себя:
- Бота, который анализирует настроение в соцсетях.
- Модель для предсказания курса криптовалют и т.д.
Важно: Даже простой проект лучше, чем его отсутствие. Работодатели ценят инициативу.
Стажировки и фриланс
Многие компании берут стажеров без коммерческого опыта, если у них есть пет-проекты или участие в Kaggle.
Практику вы также можете найти на бирже фриланса Кворк. Посмотрите сколько здесь работы и сколько готовы за нее платить! Что мешает вам тоже зарегистрироваться и начать нарабатывать опыт, еще и получая за это деньги?
Совет: "На собеседовании спрашивают не только про алгоритмы, но и про ваши ошибки. Расскажите, как вы исправляли баги в своих проектах — это покажет вашу способность решать проблемы." Фиксируйте и запоминайте свои ошибки во время работы на фрилансе. Пригодится.
Куда развиваться дальше?
Спустя 3-5 лет можно выбрать специализацию:
- MLOps — автоматизация развертывания моделей.
- Computer Vision/NLP — углубление в конкретную область.
- Управление — переход в Team Lead или AI Product Manager.
💥 Идеальным вариантом развития карьеры будет получение высшего образования. Сделать это в наше время можно онлайн. Например, у МИФИ есть замечательная магистратура - "Прикладной анализ данных и машинное обучение",
Она за 2 года сделает из вас высококлассного ML-инженера с дипломом МИФИ, которого будут рады видеть у себя самые крутые российские компании.
Запомните главное: ML-инженер — это профессия, где нужно постоянно учиться. Но если вам нравится создавать технологии будущего, оно того стоит.
🚀 Начните хотя-бы с малого — и постепенно вы придете к большим результатам!
Понравилась статья? Ставьте лайк и подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылке в этой статье.
