Привет! На связи Ралина. Вы ведь тоже помните момент, когда ChatGPT после очередного апдейта вдруг начал выдавать странные, будто сгенерированные на основе сна, ответы? Тогда в соцсетях был лёгкий хайп: кто-то смеялся, кто-то — возмущался, а я вдруг поймала себя на одной мысли. Кто вообще отвечает за то, чтобы искусственный интеллект не «съезжал с катушек» в проде? Кто чинит ИИ, когда он идёт вразнос?
Оказалось — это не волшебники, а вполне реальные люди. ML Ops-инженеры. Или, по-другому, mlops engineer — специалисты, которые помогают машинному обучению работать не только в теории, но и в суровых боевых условиях бизнеса. Они как DevOps для ML-систем, только с ещё большей ответственностью: ведь если система рекомендаций сбоит, лояльность клиентов летит в трубу. А если сбоит, скажем, модель оценки кредитных рисков?.. Ну, вы поняли.
Только за последний год, по данным LinkedIn, спрос на них вырос на 140%. А в Кремниевой долине mlops engineer на senior-уровне может получать до $20 000 в месяц. В России — до 600 тысяч рублей, и это не предел. По данным hh.ru, только за последний квартал количество вакансий выросло на 67%, и это говорит о многом.
В мире, где ИИ становится новой «электроэнергией» цифровой эпохи, ml ops инженер — это не модное словечко, а реальный ключ к технологическому будущему.
Поэтому я решила: нужно разобраться. Что нужно знать, чтобы стать этим самым инженером? Где учиться? Какие курсы по ml и data science действительно дают нужную базу, а какие просто добавляют строчку в резюме? Я перелопатила рынок и отобрала только лучшее: программы, которые реально учат, помогают разобраться в тонкостях и дают шанс почувствовать себя тем, кто приручает искусственный интеллект.
Кто такой MLOps инженер и чем он занимается?
Если простыми словами, то MLOps инженер — это тот, кто помогает моделям машинного обучения стабильно и безопасно работать в реальном бизнесе. Он соединяет разработку, обучение моделей и продакшн — чтобы всё летало, обновлялось, масштабировалось и не ломалось в пятницу вечером.
Специалист в области machine learning operations работает на стыке трёх сфер: data science, DevOps и программирования. Он выстраивает инфраструктуру, автоматизирует весь ML-пайплайн — от сбора и подготовки данных до деплоя модели в прод, следит за мониторингом, логами и отклонениями в предсказаниях.
Чем MLOps отличается от классического DevOps?
Если DevOps — это про надёжную поставку кода и стабильность серверов, то Machine Learning DevOps Engineer идёт дальше: он работает с вероятностной природой моделей.
Его задача — не просто задеплоить сервис, а организовать полный цикл жизни модели: с переобучением, A/B-тестами, версионированием данных, мониторингом качества предсказаний. У ML-продуктов нет фиксированной логики — они учатся на данных, и эти данные постоянно меняются. Именно поэтому MLOps инженер — это не просто инженер, а архитектор и стабилизатор всего ML-процесса.
1. Курс MLOps от Яндекс Практикума
Если вы уже пробовали строить модели машинного обучения и хотите наконец-то довести их до боевых условий — Яндекс Практикум, курс MLOps сделает этот переход гладким и уверенным. Это одна из самых насыщенных и технологичных программ на рынке: только практика, шесть проектных кейсов и вся цепочка ml devops — от подготовки данных и пайплайна до CI/CD, мониторинга и логирования. Программа свежая, 2025 года, вы работаете на готовой инфраструктуре в облаке и знакомитесь с настоящей инженерной культурой ML. Идеальный вариант, если ваша цель — прокачаться в Machine Learning DevOps Engineer и дотянуться до уровня тех, кто автоматизирует ИИ в лучших AI-командах.
Цена: 30 500 ₽ в месяц в рассрочку на 5 месяцев
Формат:
- Онлайн, 5 месяцев
- Короткие лекции, насыщенные интерактивом
- 6 проектных задач на практике — с полноценными пайплайнами, деплоем и аналитикой
- QA-сессии, поддержка кураторов и разбор домашек
Плюсы:
- Актуальный стек и подход: docker, MLFlow, FastAPI, CI/CD и мониторинг моделей
- Диплом о переподготовке гособразца
- Оптимальный ритм: можно совмещать с работой, а при перегрузе — перенести дедлайн или взять «отпуск»
- Бесплатная пробная часть
Минус: Глубоко и плотно — если вы работаете фуллтайм, может потребоваться до 20 часов в неделю. Но при этом — полное погружение в индустрию.
👉 Скидка на обучение в Yandex practicum ru с бесплатным периодом по этой ссылке: https://practicum.yandex.ru/skidka/
Отзыв Артёма, 27 лет, Junior ML Engineer:
«До курса я работал над внутренней моделью предикта увольнений в HR-системе. Научился многое, но всё собирал вручную — деплоя не было, пайплайны падали. Поэтому пошёл на курс от Яндекса, хотел вкатиться в ml devops всерьёз. Круто, что сразу давали инфраструктуру и задачи “с поля”. Сейчас устроился в AI-команду крупного рекрутингового сервиса: отвечаю за поддержку моделей оценки кандидатов в проде. И да, зарплата — 220 тысяч, и это только начало. Уверенность совсем другого уровня».
2. Курс по MLOps от Karpov Courses
Если вы уже в теме машинного обучения, но чувствуете, что до производственного уровня моделей пока не дотягиваете — Karpov Courses поможет сделать качественный апгрейд. Здесь не будет простых задач — только реальные сценарии, нестандартные кейсы и практика под присмотром кураторов, которые работают с ML каждый день. Вы научитесь внедрять, сопровождать и масштабировать модели так, как это делают в крупнейших финтех и IT-компаниях. Настоящий концентрат инженерного подхода: machine learning operations в духе профессионального DevOps для ML-систем.
Цена: Можно купить отдельные модули — от 3 324 ₽/мес в рассрочку (на 24 мес). Или пройти весь курс из 6 блоков — 10 684 ₽/мес (также в рассрочку на 24 месяца)
Формат:
- Онлайн, полтора месяца (при прохождении всех 6 модулей)
- Модули можно проходить в любом порядке
- Индивидуальное сопровождение от кураторов
- QA-сессии и разборы
- Финальные проекты — собственные ML-сервисы по каждому модулю
Плюсы:
- Высокий уровень экспертов, которые не только учат, но и сами развивают ML-инфраструктуру
- Глубокая проработка каждой темы — это не обзорка, а инженерная практика
- Есть бесплатная демо-часть — можно попробовать перед покупкой
- Сертификат о прохождении (на русском и английском)
Минус: Курс не из дешёвых, но, если смотреть на рынок труда MLOps инженеров, цена себя оправдывает. А в рассрочку — вполне подъёмно.
👉 Нашла для вас страницу, на которой можно взять курс со скидкой до 20%: https://karpov.courses/kurssale/
Отзыв Анастасии, 33 года, младший MLOps инженер в финтехе:
«Я раньше работала аналитиком данных в банке — тюнила модели скоринга, строила отчётность. Но видела, как сыплются пайплайны и как сложно без нормального продакшена. Захотелось уйти в machine learning operations и разобраться, как устроен настоящий MLOps-инжиниринг. Карпов курсы, машинное обучение — моя поворотная точка. Очень мощные задания, сразу видно — практики писали. Сейчас сопровождаю ML-модели в большой финтех-системе, и всё, чему научилась, использую каждый день. А ещё — зарплата 150 тысяч, что после моих 90 в аналитике кажется сказкой».
3. Онлайн-магистратура от Скиллфактори и МИФИ
Если вы давно хотите получить полноценное высшее образование в сфере AI, присмотритесь к программе обучения Skillfactory в сотрудничестве с МИФИ. Это онлайн-магистратура, которая прокачивает сразу в трёх направлениях: ML-инженер, Data Scientist и MLOps специалист. Кто есть кто? ML-инженер строит и обучает модели машинного обучения, Data Scientist находит закономерности в данных и помогает бизнесу принимать решения, а MLOps специалист отвечает за то, чтобы эти модели стабильно работали в продакшене. Вместе они — сильная связка, но только у вас будет шанс получить все три квалификации в одной программе.
Цена: 198 000 ₽ за семестр. Есть рассрочка и возможность взять образовательный кредит. Можно вернуть налоговый вычет.
Формат:
- Онлайн, 2 года
- 1-й семестр — база по математике и Python, введение в индустрию
- Со 2-го семестра — специализация по машинному обучению, MLOps и проектной практике
- Онлайн-лекции и вебинары, тренажёры, кейсы и мероприятия МИФИ
- Постоянная поддержка преподавателей и кураторов
Плюсы:
- Курс Скиллфактори — это не просто переподготовка, а настоящее высшее образование с дипломом гособразца
- Глубокая, академическая, но при этом прикладная программа с выходом на middle-уровень
- Поддержка карьерного центра — помощь с резюме, подготовкой к собеседованиям, доступ к вакансиям
Минус: Программа требует вложений — и финансовых, и временных. Но зато вы получаете фундамент, которого не хватит ни один короткий курс. А ещё — диплом МИФИ, который высоко котируется в индустрии.
👉 Магистратура по IT-профессии выйдет дешевле, если покупать на закрытой странице распродаж, не тяните, места заканчиваются быстро: https://new.skillfactory.ru/sale/
Отзыв Анны, 35 лет, MLOps инженер:
«Мы с мужем переехали в Грузию, и я поняла, что хочу освоить востребованную дистанционную профессию. Увидела курс MLOps в формате магистратуры, и решила: сейчас или никогда. Учиться было очень непросто — особенно в первые месяцы, когда шёл блок по математике. Но я справилась. За эти два года я прошла длинный путь и сейчас работаю удалённо на международный стартап в области HealthTech, где отвечаю за автоматизацию моделей, предсказывающих риски осложнений после операций. Моя зарплата — 170 000 рублей, гибкий график, интересные задачи. Отзывы о обучении на курсах Skillfactory меня не обманули — это действительно стоило каждого часа и рубля, который я вложила».
4. Курсы Otus по MLOps
Если вы уже знакомы с основами машинного обучения и хотите перейти от теории к настоящим боевым задачам — курсы Отус вас не разочаруют. Программа создана для тех, кто хочет освоить весь цикл внедрения ML-решений в прод: от архитектуры и пайплайна до деплоя, обновлений и мониторинга. Это не просто лекции — вы будете работать над серьёзными проектами, которые можно показать на собеседовании. Например, соберёте инфраструктуру для торговых алгоритмов на бирже или автоматизируете обновление обучающих данных для генеративных моделей.
Цена: 12 750 ₽ в месяц в рассрочку
Формат:
- Онлайн, 5 месяцев на платформе Otus
- 1–2 живых вебинара в неделю по 2 часа
- Домашние задания с проверкой экспертами
- Выпускной проект — обязателен для получения сертификата
Плюсы:
- Очень прикладной и обновлённый курс — преподаватели делятся лучшими практиками из реальных IT-команд
- Сильный выпускной проект, который можно добавить в портфолио
- Подходит для перехода в роли MLOps engineer или ML DevOps Engineer
- Сертификат и удостоверение о повышении квалификации
Минус: Сертификат выдают только после защиты проекта. Но это, по сути, плюс — учитесь не ради бумажки, а ради навыков.
👉 Перейти в MLOps можно после обучения в Отусе, сейчас как раз можно взять курс по акции подешевле: https://otus.ru/rasprodazha/
Отзыв Георгия, 36 лет, MLOps инженер:
«Я работаю в AI-подразделении одного крупного ритейлера, мы внедряем ML-решения для оптимизации логистики. Когда возникла задача пересборки пайплайна с учётом частых изменений данных, понял, что надо подтянуть MLOps. Выбрал курсы Otus, потому что они прикладные и у преподавателей богатый бэкграунд. На курсе я реализовал проект по автоматизации переобучения модели на обновляющемся датасете — это практически совпадало с задачами, которые у нас стояли на работе. Теперь мои скрипты не валятся при каждом изменении схемы, и команда начала использовать мои наработки. По итогу, я стал увереннее в себе как ML DevOps Engineer и получил повышение. Отзывы об онлайн-образовании Отус в моём случае полностью подтвердились: курс — отличный и для тех, кто уже работает, и для тех, кто в процессе перехода».
Если у вас еще остались вопросы после моего обзора, давайте разберемся.
Реально ли войти в MLOps без опыта в IT?
Если вы совсем не из IT — путь будет не быстрый, но реальный. Сейчас появляются программы, где обучение MLOps идёт от базового Python и Linux до пайплайнов и Kubernetes. Придётся прокачаться в программировании, понимать основы machine learning и чуть глубже — в DevOps-инструментах. Но если вы уже касались дата-сайенса, аналитики, бэкенда или автоматизации — у вас мощный старт. Многие MLOps-специалисты начинали как дата-инженеры или системные админы, а потом освоили инструменты мониторинга, CI/CD и автоматизации ML.
Сколько зарабатывает MLOps-инженер в России и за рубежом?
Зарплаты зависят от уровня и рынка, но в целом они впечатляют. В России зарплаты MLOps-инженеров стартуют с 150–180 тысяч рублей в месяц и легко доходят до 400–600 тысяч у синьоров. За границей (особенно в США, Германии, Сингапуре) ML DevOps Engineer может получать от $7000 до $20 000 в месяц, особенно в крупных ИИ-компаниях. Чем ближе к бизнесу и продакшену — тем выше ценник.
Будут ли MLOps-специалисты востребованы через 5 лет?
Более чем. С каждым годом компании всё активнее внедряют AI-решения, и поддержка этих решений в продакшене — ключевая задача. Без MLOps ни одна модель не «выживет» в бою. Уже сейчас спрос на MLOps-специалистов растёт быстрее, чем на классических дата-сайентистов. Через 5 лет — это будет базовая роль в любой компании, работающей с ИИ. А значит, вложения в обучение MLOps точно окупятся.
😃 MLOps — будущее, наступившее уже сейчас. Если вы чувствуете, что пора выходить из песочницы и строить взрослые ML-системы — не ждите, пока кто-то другой выложит прод. Вы уже делаете первый шаг. А вы бы что хотели автоматизировать первым? Делитесь в комментариях — обсудим вместе!
😉Обняла, ваша Ралина.
