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. На курсах дают необходимую теорию и практику и даже помогают с трудоустройством и стажировками.
Программы обучения рассчитаны на разный уровень подготовки.
ТОП-10 курсов инженера 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. Мы собрали 10 качественных программ для тех, кто хочет освоить машинное обучение.
Информация актуальна на январь 2026 года.
1. Нетология
Курс подходит для новичков без навыков программирования или начинающих специалистов. Вы изучите SQL, Python, научитесь создавать нейросети, обрабатывать большие данные и обучать ML-модели. В процессе обучения соберёте более 10 проектов в портфолио и сможете попробовать себя на оплачиваемой стажировке от Globus IT.
- Длительность: от 11 месяцев
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке
- Стоимость: от 106 900 ₽
- Рассрочка: от 3 125 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
2. Eduson Academy
Программа для начинающих ML-специалистов и работников смежных сфер – аналитиков и разработчиков. На курсе предусмотрен live-формат, где вы сможете пообщаться с экспертами и задать любые вопросы. Для начала обучения рекомендуется на начальном уровне владеть любым языком программирования. В рамках карьерной поддержки вы получите доступ к вакансиям от проверенных работодателей.
- Длительность: 7,5 месяцев
- Документ: удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Eduson, диплом на английском языке
- Стоимость: от 142 000 ₽
- Рассрочка: от 5 958 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
3. Skillbox
На курсе вы с нуля погрузитесь в изучение профессии Machine Learning Engineer. Если не знаете, готовы ли учиться — у вас будет доступ к бесплатным модулям на три дня. Программа разделена на несколько уровней, чтобы обучение было максимально комфортным и лёгким. Практиковаться вы будете на реальных дата-сетах и потом добавите эти проекты в портфолио.
- Длительность: 12 месяцев
- Документ: удостоверение о повышении квалификации
- Стоимость: от 182 000 ₽
- Рассрочка: от 5 881 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
4. GeekBrains
Большую часть обучения занимает практика — сразу после теории вы будете выполнять практические работы, которые можно добавить в портфолио. Программа подходит новичкам без специальных знаний. На живых онлайн-занятиях преподаватели разберут каждую тему и дадут подробную обратную связь.
- Длительность: 12 месяцев
- Документ: сертификат GeekBrains
- Стоимость: от 151 000 ₽
- Рассрочка: от 4 215 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
5. Университет Синергия
В программу входит изучение основ программирования на Python, основы SQL, математика для анализа данных и машинное обучение. Упор на практику и смешанный формат занятий помогут освоить новую профессию и прокачать аналитическое мышление. У вас будут сильные проекты в портфолио, а самые активные студенты смогут во время обучения попасть на стажировку в компании-партнёры.
- Длительность: 9 месяцев
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке, сертификат
- Стоимость: от 148 000 ₽
- Рассрочка: от 6 192 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
6. Яндекс Практикум
Курс для специалистов с опытом – разработчиков, аналитиков, Data Scientists. За время обучения вы освоите полный жизненный цикл ML‑модели и разработаете три реальных сервиса. Вас ждут вебинары и воркшопы с наставниками, много практики и самая нужная теория, разделённая на небольшие блоки.
- Длительность: 4 месяца
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке
- Стоимость: от 112 000 ₽
- Рассрочка: от 4 572 ₽/месяц
- Трудоустройство: нет
7. Otus
Обучение разделено на две ступени, где вы сначала изучаете машинное обучение с нуля, а потом прокачиваетесь до Middle ML-инженера. Школа не оставляет своих студентов без карьерной поддержки — в сообществе проводятся карьерные мероприятия, также вы можете разместить свое резюме в базе OTUS.
- Длительность: 11 месяцев
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке
- Стоимость: от 196 000 ₽
- Рассрочка: от 16 432 ₽/месяц
- Трудоустройство: нет
8. karpov.courses
На курсе вы научитесь работать с базой данных и программировать на Python, работать с ML-моделями, разбираться в архитектуре нейронных сетей и тестировать готовые модели. Финальный проект станет вашим первым шагом в карьере инженера машинного обучения. Специалисты помогут подготовиться к поиску работы и уверенно выйти на рынок труда.
- Длительность: 7 месяцев
- Документ: сертификат karpov.courses
- Стоимость: от 129 000 ₽
- Рассрочка: от 7 546 ₽/месяц
- Трудоустройство: есть
9. Skillfactory
Школа предлагает комплект курсов по Machine Learning и Deep Learning. Вы прокачаетесь в программировании моделей машинного обучения и глубоких нейронных сетей и сможете самостоятельно определить — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов.
- Длительность: 5 месяцев
- Документ: сертификат Skillfactory
- Стоимость: от 57 000 ₽
- Рассрочка: от 2 654 ₽/месяц
- Помощь с трудоустройством: есть
10. Компьютерная Академия Топ
Обучение можно пройти полностью онлайн, что даёт возможность учиться из любой точки мира. На курсе вы получите максимум практики и проекты для портфолио, живые уроки, общение с преподавателями и одногруппниками. Лучших студентов приглашают на работу уже во время обучения.
- Длительность: 12 месяцев
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке, сертификат на двух языках
- Стоимость: по запросу
- Рассрочка: от 4 040 ₽/месяц
- Помощь с трудоустройством: есть
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.
