Российский рынок ML стремительно растет: число резюме за год увеличилось почти в три раза, тогда как вакансии прибавили лишь 37%, усиливая конкуренцию среди кандидатов. На фоне притока молодых специалистов и перехода опытных ИТ-кадров в ML отрасль смещается в сторону инженерных компетенций и зрелых практических решений. Несмотря на рост зарплат и интерес работодателей, рынок сталкивается с риском перепроизводства кадров.
За последний год число резюме специалистов по машинному обучению увеличилось почти втрое — в 2,8 раза, достигнув 5176 анкет, согласно статистике hh.ru и аналитической команды конференции «Матемаркетинг». Работодатели тоже проявляют повышенный интерес к таким кадрам, но действуют более сдержанно и преимущественно в рамках конкретных задач и проектов: количество вакансий за тот же период выросло на 37% и составило 920 предложений.
Самым динамичным сегментом стали специалисты младшей возрастной категории от 18 до 24 лет. Они массово приходят в профессию через учебные курсы, интенсивы, образовательные программы, различные хакатоны и инициативы по переквалификации. За год эта группа выросла до 2600 человек — почти втрое по сравнению с предыдущими показателями. Существенно прибавила и возрастная группа 25–34 года: здесь рост составил 3,7 раза. Это так называемые «старшие» специалисты, которые либо переходят в ML из соседних IT-направлений (вроде Data Science), либо заканчивают обучение по программам переобучения.
Как изменился рынок ИТ-специалистов в 2025 году и почему все равно не хватает людей
При этом рынок остается гендерно несбалансированным: мужчины по-прежнему доминируют — на них приходится 84% резюме. Однако количество женщин также растет весьма активно — прирост составил 2,4 раза, хотя пропорции пока остаются неравными.
Основная масса ML-вакансий по-прежнему сосредоточена в столицах: в Москве размещается 41% всех предложений, в Санкт-Петербурге — 16%. В то же время интерес к этой сфере заметно повышается и в регионах. Лидерами по росту регионального присутствия становятся Татарстан (6%), Самара (5%) и Новосибирск (4%). Аналитики объясняют это масштабированием локальных технических вузов и формированием новых образовательных и технологических кластеров.
В 2024–2025 годах медианная зарплата, которую предлагают ML-специалистам, выросла до 217 700 рублей, тогда как годом ранее она составляла 183 300 рублей — рост почти на 19%. Показательно, что ожидания самих кандидатов снизились: с 153 800 рублей до 106 100 рублей — падение более чем на 30%. Исследователи отмечают серьезный разрыв между запросами специалистов и реальными предложениями — более 111 тысяч рублей. По их оценке, многие соискатели намеренно занижают свои требования, чтобы повысить шансы на трудоустройство, в то время как компании готовы платить больше, чем предполагают сами кандидаты. Есть и другой нюанс: работодатели не всегда указывают уровень зарплаты в открытой вакансии, особенно если речь идет о нижнем диапазоне — условия жестко фиксируются уже на стадии оффера.
Список ключевых навыков постепенно смещается в сторону инженерных компетенций. Наиболее ожидаемые технологии — Python, SQL, PyTorch и другие инструменты глубокого обучения. Среди новых требований все чаще фигурируют умения работать с API, облачными сервисами и ML-инфраструктурой: Docker, MLflow, TensorFlow Serving и другие инструменты. Этот сдвиг говорит о том, что отрасль в целом движется от академического ML к индустриальному, ориентированному на практические задачи и инженерную реализацию моделей.
Рынок ML в России проходит этап зрелости, полагают эксперты: барьеры входа в технологию снижаются, и спрос смещается в сторону специалистов, способных работать с современными моделями и инфраструктурой. При этом на рынок выходит большое количество новичков после кратких курсов, из-за чего возникает конкуренция и формируется избыточное предложение. Опытные ML-разработчики по-прежнему остаются высокооплачиваемыми, тогда как начинающие готовы работать за минимальные суммы. Компании продолжают нуждаться в специалистах, умеющих применять ML и ИИ в реальных продуктах, однако сами технологии постепенно берут на себя всё больше задач, что сдерживает рост числа вакансий. Это соответствует глобальной тенденции сокращения потребности в ML-кадрах по мере ускорения автоматизации. Несмотря на это, работодатели из ML-сферы остаются одними из самых привлекательных благодаря условиям работы и возможностям профессионального роста. Одновременно усиливается риск перепроизводства кадров: предложение растет быстрее спроса, и часть специалистов может столкнуться с нехваткой реальных задач в ближайшие годы.