Рынок труда в настоящее время изменяется быстрее, чем успевают обновляться образовательные программы. Разбираемся, какие специалисты нужны в 2026 году и где учиться, чтобы получить востребованную профессию и актуальные знания.
Перспективы работы в ИИ
О высоком спросе на специалистов в сфере искусственного интеллекта можно судить по ситуации на рынке в России. В 2024 году объем рынка ИИ достиг $1.45 млрд, прирост составил 38% в сравнении с 2023 годом. В 2025 году прогнозируется увеличение объёмов больше чем на 40%, тогда как в мире средний рост рынка составляет 25–30% в год.
Такой динамике способствуют ускоренная цифровизация бизнеса и государственная поддержка. В задачи федерального проекта «Искусственный интеллект» входит поддержка научных исследований, разработка и развитие ПО, обеспечение рынка квалифицированными кадрами. По данным Минцифры в 2024 году насчитывалось 57,4 тыс. ИИ-специалистов. При этом к 2030 году дополнительно потребуется порядка 89 тыс. человек.
Компании отдают искусственному интеллекту уже не отдельные функции, а интегрируют его в повседневные процессы. Для выполнения таких задач нужны специалисты, которые могут спроектировать, создать, обучить и внедрить ИИ. Для этого необходимо понимать, какие данные понадобятся, как наладить рабочие процессы и просчитать возможные риски.
Самая востребованная специальность в 2026 году
Одной из наиболее востребованных специальностей называют профессию инженера по интеграции искусственного интеллекта. Это связано с тем, что нужны специалисты, которые могут не просто внедрить готовые модели, а разработать алгоритмы для решения конкретных задач. Этим занимается ML-инженер.
Machine Learning Engineer (инженер машинного обучения) создаёт и интегрирует системы машинного обучения в продукты и системы. Он совмещает роли аналитика и разработчика и участвует во всех этапах жизненного цикла модели машинного обучения — от подготовки данных до интеграции и поддержки работы модели в реальной системе.
Где учиться на специалиста по машинному обучению
Вуз
В 2025–2030 гг. более 20 российских вузов будут готовить высококвалифицированных специалистов в сфере ИИ. Конкурсный отбор в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» прошли НИУ ВШЭ, ИТМО, МФТИ, СПбГУ и другие.
Обучение подойдёт тем, кто готов к длительной учёбе и хочет получить фундаментальное образование.
Курсы ML-инженера
Самый доступный и гибкий способ начать карьеру специалиста машинного обучения. Многие платформы предлагают курсы по Machine Learning, которые вводят в профессию: учат программировать на Python, работать с данными, создавать ML-модели и осваивать другие навыки. На курсах дают необходимую теорию и практику и даже помогают с трудоустройством и стажировками.
Программы обучения рассчитаны на разный уровень подготовки.
Комплексные навыки можно получить на курсах инженера машинного обучения от известных онлайн-школ:
- Eduson Academy – программа для начинающих ML-специалистов и работников смежных сфер – аналитиков и разработчиков
- Яндекс Практикум – программа для специалистов с опытом – разработчиков, аналитиков, Data Scientists.
О курсах ML-инженера, программах, ценах и отзывах читайте в подробном обзоре курсов по ML.
Самообразование
Люди с высоким уровнем самоорганизации могут освоить машинное обучение самостоятельно. Составить план обучения поможет искусственный интеллект, а разобраться в основах — книги, бесплатные курсы от университетов и компаний.
Бесплатные курсы по машинному обучению
- Основы анализа данных и Python от Яндекс Практикум
- Что такое машинное обучение — экспресс-курс на Stepik от Томского государственного университета и Skillfactory
- Демо-курс «База ML» — Stepik
- Машинное обучение для тех, кто хочет окунуться в мир машинного обучения — Stepik
Ключевые навыки ML-инженера
Hard skills
- Математика и статистика — линейная алгебра, теория вероятностей, математический анализ.
- Программирование — Python.
- Работа с данными — SQL, NoSQL. 6RLW8P
- Библиотеки — NumPy, pandas, Scikit-learn.
- Алгоритмы и модели — классические методы машинного обучения, глубокое обучение (Deep Learning), NLP, компьютерное зрение, анализ временных рядов.
- Другие инструменты и навыки — CI/CD, организация пайплайна.
- Для middle и senior ML-инженера понадобятся более глубокие знания, например, контейнеризация, имплементация гипотез.
Soft skills
- Критическое мышление — способность анализировать информацию и делать собственные выводы
- Аналитическое мышление — необходимо для анализа данных и принятия решений
- Взаимодействие с командой — умение работать с другими людьми и находить общий язык, выражать свою точку зрения и принимать во внимание другие мнения
- Ответственность — готовность отвечать за свои решения, учитывать возможные последствия и признавать ошибки
- Тайм-менеджмент — организация рабочего времени для соблюдения сроков выполнения своих задач и проекта в целом
Сколько зарабатывает ML-инженер
Средняя зарплата ml-инженера в России в 2025 году по разным данным составляет 250 000 ₽. Однако на доход сильно влияет уровень квалификации.
Junior
Выполняет задачи под руководством опытных коллег
Средняя зарплата: 80 000 – 100 000 ₽, максимум — 150 000 ₽
Middle
Способен самостоятельно разрабатывать новые решения и вести проекты
Средняя зарплата: 150 000 – 250 000 ₽, максимум — 300 000 ₽
Senior
Разрабатывает сложные алгоритмы и модели, принимает ответственные решения, управляет командой
Средняя зарплата: 300 000 ₽ и выше
Кому подойдёт профессия ML-инженера
- Аналитики данных и Data Scientists. Идеальный вариант для перехода — понимание работы сферы Data Science пригодится в профессиональном продвижении.
- Разработчики Python. Машинное обучение станет отличным шагом в карьерном росте, нужно будет разобраться с ML-библиотеками и другими особенностями ML-моделей.
- Математики и экономисты. Высшее образование даёт крепкую математическую базу, но надо быть готовым изучать ещё много всего.
- Новички. Машинному обучению можно обучиться с нуля, однако это не самый лёгкий вариант для старта карьеры. Вам понадобятся дисциплина и сильная мотивация, главное – хорошо изучить основы.
ML-инженер довольно узкая специализация и, как правило, конечный этап развития. При желании из машинного обучения всегда можно перейти в другую сферу — аналитику данных, Data Science, разработку. Опыт работы ML-инженером станет вашим преимуществом в любой области.
