Рубрика: Карьера в IT
$20 млн в год — столько DeepMind платит топовым исследователям искусственного интеллекта. Джуниор в Москве стартует с 70 000 рублей. Между этими цифрами — целая вселенная возможностей. Разбираюсь, сколько реально получают специалисты по машинному обучению на разных уровнях и в разных странах.
Цифры
Россия
Начну с нашего рынка, потому что здесь данные самые интересные — и самые противоречивые.
Junior ML-инженер (до 2 лет опыта) получает 70 000–130 000 рублей в месяц. В Москве стажёры иногда стартуют с 50 000, но уже через полгода выходят на 90 000–110 000. В Питере джуны получают чуть больше — 90 000–100 000 рублей. За последние два года медиана выросла на 20 000 рублей.
Middle (2–5 лет) — это уже 190 000–285 000 рублей. Питер здесь удивляет: средняя зарплата достигла 250 000 рублей, почти догнав Москву. Рост за два года — почти 80 000 рублей к медиане.
Senior (5+ лет) получает от 300 000 до 500 000 рублей. Топовые специалисты с редкой экспертизой в Computer Vision, NLP или LLM выходят на 550 000–700 000 рублей.
Lead и руководители AI-направлений — 500 000–1 000 000 рублей в месяц.
Теперь конкретные компании.
Яндекс — крупнейший работодатель для AI-специалистов. Senior ML Engineer получает 420 000–710 000 рублей в месяц. Плюс премии каждые полгода, льготная ипотека под 3%, расширенный ДМС.
Сбер платит Senior AI Engineer 375 000–650 000 рублей. Активно развивают GigaChat и AI-продукты для банкинга.
Тинькофф — одни из самых высоких зарплат: Senior ML Engineer получает 400 000–700 000 рублей в месяц.
VK предлагает 350 000–600 000 рублей для Senior ML Engineer.
Ozon — 330 000–580 000 рублей плюс годовой бонус около 460 000 рублей.
По данным Хабр Карьеры, Авито лидирует по медианным зарплатам среди IT-компаний России — 371 000 рублей по всем специализациям.
Отдельная история — удалённая работа на западные компании. Российские AI-инженеры получают $80 000–$180 000 в год, что в 2–3 раза выше локального рынка. При налоге 6–13% чистый доход выходит значительно больше, чем у коллег в США с налоговой нагрузкой до 40%.
США
Американский рынок остаётся самым высокооплачиваемым. Средняя базовая зарплата AI-инженера — $184 757 в год, с бонусами — $211 243. Это втрое больше среднего дохода по стране.
Junior — $80 000–$120 000.
Middle — $150 000–$200 000.
Senior — $200 000–$300 000.
Principal и Distinguished — $300 000–$500 000 total compensation.
В FAANG платят ещё больше. Google — до $281 000 с акциями и бонусами. Apple — до $300 000. Amazon — до $235 000. Meta — около $152 000 total compensation.
Но настоящие рекорды бьют AI-лаборатории. В OpenAI стартовая зарплата ML-инженера — $300 000–$400 000. Топ-исследователи в DeepMind получают от $2 до $20 млн в год, включая акции.
Даже стажёры в AI зарабатывают внушительно. Google DeepMind платит аспирантам $113 000–$150 000 в год. Meta — от $7 650 до $12 000 в месяц за стажировку.
Внутри США зарплаты сильно различаются. Сан-Франциско — $246 250 в среднем. Нью-Йорк — $223 464. Сиэтл — $180 000.
Европа
Западная Европа предлагает конкурентные зарплаты, хотя и уступает США.
Швейцария лидирует — около $145 000 в год.
Германия — €72 000–€92 000 для ML-инженеров. В Берлине и Мюнхене senior-позиции доходят до €105 000–€120 000.
Великобритания — £57 000–£72 000. В Лондоне senior-специалисты получают до £105 000.
Франция — €65 000–€89 000.
Восточная Европа предлагает более скромные зарплаты: $40 000–$55 000 для middle-senior позиций в Польше, около $52 000 для mid-level в среднем по региону.
Китай
Китай стремится стать мировым лидером в AI к 2030 году. Средняя зарплата AI-инженера — около ¥455 000 в год ($63 000). Но разброс огромен.
ByteDance платит algorithm-инженерам в среднем ¥615 000 в год.
JD.com — ¥637 000.
Tencent — ¥594 000.
Топ-специалисты в DeepSeek или Huawei получают более ¥2 млн ($280 000) в год.
Дефицит кадров критичен: спрос превышает предложение в соотношении 3:1. На каждого search algorithm engineer приходится 9 вакансий.
От чего зависит
Локация — ключевой фактор. В Москве платят на 20–30% больше, чем в регионах. В Сан-Франциско — на 39% больше, чем в среднем по США. Но удалёнка размывает эти границы: можно жить в Казани и получать московскую или даже американскую зарплату.
Специализация решает многое. LLM и генеративные модели — самое горячее направление, здесь готовы платить премию 30–50% к рынку. Computer Vision, NLP, рекомендательные системы — тоже в цене. А вот классический Data Science без ML уже не так котируется.
Компания — очевидно, но важно. AI-лаборатории и стартапы платят больше всех. FAANG и крупные технологические компании — на втором месте. Банки и корпорации — на третьем, но зато стабильность и соцпакет.
Грейд влияет нелинейно. Разница между джуном и мидлом — примерно 2x. Между мидлом и сеньором — ещё 1,5–2x. А вот между сеньором и Principal/Distinguished — может быть и 3–5x за счёт акций и бонусов.
Реальный вклад — тренд 2025–2026 годов. Компании всё меньше готовы платить за «грейд» и всё больше — за измеримые результаты. Умение снижать издержки, запускать продукты, приносить бизнесу деньги ценится выше формального опыта. Об этом я подробно писал в материале «AI нас заменит» — самая удобная ложь корпораций — там разбираю, как компании манипулируют нарративом про замену людей искусственным интеллектом.
Как выйти на этот уровень
Базовый путь — 2–3 года интенсивного обучения и практики. Python, математика, основы ML, потом специализация. Курсы от Яндекс Практикума, Coursera, fast.ai — для старта достаточно. Но без реальных проектов на работу не возьмут.
Быстрый трек — переход из смежной области. Software Engineer → ML Engineer — самый простой путь, нужно добрать математику и ML. Data Scientist → ML Engineer — нужно больше engineering-навыков. Research Scientist → Applied ML — переход из академии, встречается всё чаще.
Выход на топовые зарплаты требует нетипичной стратегии. Первая работа в маленькой компании, где можно быстро вырасти до senior. Затем переход в big tech с позиции силы. Или наоборот — стажировка в Google/Meta, потом в стартап на руководящую позицию.
Удалёнка на западные компании — отдельный трек. Английский на уровне свободного общения, портфолио на GitHub, активность в open source. Платформы типа Toptal, Turing, а также прямые отклики на вакансии с пометкой «remote worldwide».
Мнение редакции
Думаю, что рост зарплат в AI в ближайшие годы замедлится, но не остановится. Рынок переходит от «золотой лихорадки» к зрелости. Это значит: меньше безумных офферов джунам без опыта, больше требований к реальным навыкам, жёстче отбор.
При этом спрос на специалистов никуда не денется. Каждая компания хочет внедрить AI в свои продукты, а людей, которые умеют это делать качественно, по-прежнему мало. Дефицит 3:1 в Китае, 180% рост вакансий в США при 40% росте специалистов — это не исправится за год.
Главный вывод: сейчас отличное время для входа в AI. Но не для тех, кто хочет «просто зарабатывать». А для тех, кому реально интересна технология. Потому что конкуренция растёт, требования растут, и выживут те, кто готов учиться постоянно. Остальных вытеснят на позиции «prompt engineer за 80 000 рублей».
Если работаешь в IT или думаешь о карьере в AI — подпишись. Разбираю деньги, карьеру и технологии без маркетинговой воды.