Очевидно, что роли в AI и ML перестали быть экспериментом. В 2026 году компании нанимают специалистов по машинному обучению под конкретные бизнес-задачи: рост выручки, автоматизация процессов, снижение издержек.
Проблема в другом: названия ролей путают, а ошибка в найме AI-специалиста стоит дорого — да как и любимые ошибки в найме. В этой статьей рекрутеры Devhunt разобрались, кого стоит нанимать в AI и ML в 2026 году, если вы уже точно знаете, какие задачи вам нужно закрыть и устали от экспериментов.
ML Engineer — если AI должен работать в продакшене
ML Engineer — важна и популярная роль для компаний, которые хотят результат.
Что делает:
- внедряет ML-модели в продукт,
- работает с данными, кодом и инфраструктурой,
- отвечает за стабильность и масштабирование.
Он нужен вам, если у вас уже есть продукт или платформа, и если вам важны скорость и надежность. А еще ML — часть core-функциональности.
Data Scientist — если важны гипотезы и аналитика
Data Scientist — не универсальный специалист, а именно роль под аналитику и принятие решений.
Что делает:
- анализирует данные,
- строит модели для прогнозов,
- помогает бизнесу принимать решения на основе данных.
Нужен вам, если у вас много данных, но мало инсайтов из них, или вам нужно понять, что вообще можно автоматизировать, или ваш AI пока на уровне экспериментов.
Ошибка рынка, которую мы замечаем: нанимать Data Scientist, ожидая готовый продукт — это разные задачи.
MLOps Engineer — если AI уже есть, но не работает так, как хочется
В 2026 году MLOps Engineer — одна из самых дефицитных ролей.
Что делает:
- настраивает деплой ML-моделей,
- следит за качеством и стабильностью,
- соединяет ML и DevOps.
Нужен, когда модели есть, но они не масштабируются, или есть частые ошибки, или растет нагрузка и количество данных. Мы замечаем, что компании часто вспоминают про MLOps слишком поздно — то есть когда AI начинает тормозить бизнес.
AI Product Manager — если AI должен приносить деньги
Это связующее звено между бизнесом и технической командой.
Что делает:
- формулирует AI-задачи под бизнес-цели,
- приоритизирует фичи,
- переводит идеи в понятные требования.
Нужен, если у вас AI — часть продукта или сервиса, или есть несколько AI-ролей в команде, или вам важно считать именно ROI.
Generative AI Specialist — если работаете с LLM и автоматизацией
Мы видим, что в 2026 году спрос смещается в том числе в сторону Generative AI: LLM, ассистенты, автоматизация контента и поддержки.
Что делает:
- внедряет LLM-решения,
- работает с prompt engineering,
- автоматизирует бизнес-процессы.
Нужен для поддержки, маркетинга и продаж — а еще для автоматизации рутины. Часто эту роль путают с ML Engineer, но у них разные задачи.
Кого не стоит нанимать в 2026
Частая ошибка компаний — нанимать AI-универсала. К 2026 году рынок ML и AI стал слишком зрелый. Если кратко:
- не стоит ждать, что один специалист закроет все ваши задачи,
- важна правильная комбинация ролей,
- найм должен идти от бизнес-задач.
Как Devhunt помогает компаниям нанимать AI и ML специалистов
В Devhunt мы работаем с AI и ML наймом как с бизнес-задачей, а не просто подбором резюме:
- помогаем определить, какая роль на самом деле нужна,
- оцениваем кандидатов с учетом продукта и рынка,
- закрываем сложные AI-вакансии.
Если вы планируете найм AI или ML специалистов в 2026 году — стоит начинать с правильной роли — мы помогаем заказчикам ее сформулировать, опираясь на задачи.
Ну а схема работы с нами довольно простая: соберите задачи для роли и передайте их нам— как упомянули выше, мы поможем с формированием роли покажем подходящих кандидатов. И самое важное: сэкономим ваш бюджет и время.
→ Оставить заявку можно на сайте Devhunt или написать в телеграм @makarovskaia.