ML-инженер — кто это такой и что делает специалист по обучению нейросетей

Даже если вы не знаете, кто это ML-разработчик или ML-инженер, вы всё равно каждый день пользуетесь плодами его работы. Например, когда получаете рекомендации по фильмам в онлайн-кинотеатре; когда смартфон распознает лицо для разблокировки или когда интернет-магазины предлагают товары, которые могут нас заинтересовать. Эти системы используют именно алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказывать, что может понравиться пользователю, на основе его действий и предпочтений. Поговорим о том, кто помогает машинам осваивать информацию и принимать решения без прямого вмешательства человека.

Кто такой специалист по машинному обучению

Представьте, что вызываете такси через мобильное приложение. Стоит нажать кнопку «Заказать», система сразу определяет, какой водитель может подъехать быстрее всего, учитывая пробки, местоположение других машин и прочие данные. С каждым заказом она становится умнее, предлагает оптимальные маршруты. 

Важно не только разрабатывать алгоритмы, но и интегрировать их в программы так, чтобы сервисы работали быстро, корректно и адаптировались к изменяющимся условиям в реальном времени. Эти технологии используют во многих сферах:

• в здравоохранении — для диагностики заболеваний;
• в финансах — для оценки рисков;
• в ритейле — для персонализированных рекомендаций;
• в промышленности — для выявления брака;
• в образовании — для создания адаптивных курсов;
• в кибербезопасности — для защиты.

Говоря простыми словами, МЛ-инженер (ML — Machine Learning Engineer) или инженер по машинному обучению — это специалист, который разрабатывает алгоритмы и модели, позволяющие компьютерам учиться на основе данных, а не просто следовать заранее прописанным правилам. Он создает программы, которые могут анализировать большие объемы информации, находить в них закономерности, делать прогнозы или принимать решения.

История профессии

Кажется, что специальность появилась недавно, ведь AI начал активно внедряться в нашу жизнь лишь последние несколько лет. Однако всё уходит корнями в середину 20-го века.

В 1956 году в Дартмуте впервые прозвучал термин «искусственный интеллект». Это стало точкой отсчета для нового научного направления. Дартмутский семинар заложил основы исследований в области ИИ, задал программу исследований и теоретические концепции, например, анализ алгоритмов.

В 1966 году создана ELIZA — одна из первых программ, которые имитируют разговор с психотерапевтом, используя простые методы обработки текста. Система задавала вопросы и отвечала на них, ориентируясь на ключевые слова, что создавало иллюзию понимания со стороны машины.

Нейронные сети и персонализированные рекомендации начали активно развиваться с 1980-х годов, а в 2010-х наступил прорыв в глубоком обучении, благодаря улучшению вычислительных мощностей и доступности Big Data.

За последние десять лет ИИ проник почти во все сферы жизни, количество вакансий по специальности «Машинное обучение» и анализу данных увеличилось в России почти в 30 раз, при этом с каждым годом острее ощущается дефицит кадров.

Чем занимается ML-специалист

Основная задача — создать систему, которая будет автоматически улучшать свои результаты, анализируя новую информацию. Обязанности МЛ-инженера можно разделить на пять категорий.

• Сбор и подготовка данных

Представьте, что хотите создать систему, которая может распознавать изображения кошек. Для этого нужно собрать изображения разных кошачьих пород и других животных для сравнения.

• Обучение моделей

В примере с программой выше, понадобится показать компьютеру тысячи картинок кошек и собак, чтобы он научился различать их. Именно ML-менеджер выбирает подходящий алгоритм и обучает модель на имеющихся данных.

• Тестирование и улучшение 

Когда система стала распознавать кошек, вы проверяете, насколько хорошо она работает на новых фотографиях, не виденных раньше.

• Развертывание моделей

Когда программа полностью готова к работе, ее можно использовать в приложении для смартфона, чтобы пользователи фотографировали животных и получали информацию о них. То есть задача специалиста — помочь внедрить готовую модель в реальные сервисы.

• Мониторинг и обновление

Если со временем  система начинает хуже работать, например, не различает новые породы кошек, ее нужно обновить. Это тоже в компетенции нашего героя.

Что делает МЛ-разработчик в отличие от Data Scientist? Второй исследует метрики и ищет инсайты, а первый больше фокусируется на процессах, их производительности и взаимодействии с продуктом.

Где используется машинное обучение

Здравоохранение

Для диагностики заболеваний. ИИ анализирует рентгеновские снимки или МРТ, чтобы помогать врачам выявлять ранние признаки заболеваний, таких как рак или болезни сердца.

Банки и страховые компании

Для оценки рисков и выявления мошенников. С помощью AI можно предсказывать вероятность дефолта заемщика на основе его финансовой истории или обнаружить и предотвратить подозрительные транзакции.

Ритейл и e-commerce

Для улучшения маркетинговой стратегии. Машины могут изучать поведение покупателей, прогнозировать спрос, оптимизировать цены и управлять запасами, чтобы предлагать клиентам наиболее релевантные товары и акции в нужное время.

Тяжелая промышленность 

Для диагностики оборудования. ИИ-агенты прогнозируют износ машин и помогают минимизировать простои. Управляют энергоэффективностью и обеспечивают безопасность. 

В обычной жизни вы тоже сталкиваетесь с результатами МЛ-инженерии (ML Engineering). Например, умные ленты социальных сетей и рекомендации на платформах вроде YouTube подбираются с помощью ИИ, исходя из ваших предпочтений. Голосовые помощники, типа Siri и Алисы, тоже используют алгоритмы для улучшения взаимодействия.

Тренды профессии

Промышленная революция заменила ручной труд машинами. ML идёт дальше — меняет сам подход к процессам. Раньше машинам нужны были четкие инструкции и контроль. Сейчас модели сами учатся, выявляют закономерности и предлагают решения. Это не просто автоматизация, а переход к работе на данных, где скорость, масштаб и точность значительно увеличиваются.

В 2025 году Chat GPT и другие нейросети позволяют автоматизировать и значительно упростить работу «машин лернинг» инженера. На первый план выходят не столько технические знания, сколько умение понять потребности бизнеса и пользователей, чтобы предложить нужные решения.

В приоритете ближайшего времени вертикальный AI. В отличие от общих моделей ИИ, которые выполняют широкий спектр задач, он сосредоточен на глубоком понимании проблем в рамках одной отрасли. 

Представьте себе ИИ-агента, разработанного для автоматизации задач в юридических фирмах. Этот агент может:

1. Создавать индивидуальные контракты на основе шаблонов и данных о клиентах.
2. Анализировать законодательные акты, судебные прецеденты и изменения в законах.
3. Автоматически заполнять заявления и готовить сопроводительные документы.

Такой агент специализирован на юридических задачах и его не получится легко адаптировать для здравоохранения или финансового сектора.

Для разработки подобных решений нужны специалисты, которые не только знают алгоритмы, но и понимают, как применять их в контексте продукта.

Что должен знать ML-инженер

Хорошо разбираться в программах и работе с данными недостаточно. Важно уметь задавать правильные вопросы и применять свои знания в реальных проектах. Рассмотрим ключевые навыки, необходимые в этой профессии.

Хард скиллы

Для работы в ML-индустрии нужно:

• Понимать алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и нейронных сетей.
• Работать с языками программирования (как минимум, Python, R), а также библиотеками для машинного обучения (например, TensorFlow, Keras, PyTorch).
• Знать SQL и NoSQL, использовать инструменты для обработки больших объемов информации (Hadoop, Spark).
• Уметь провести статистический анализ и протестировать гипотезу.
• Иметь прочную математическую базу — линейная алгебра, теория вероятностей, численные методы.
• Знать облачные платформы (AWS, Google Cloud, Azure) для развертывания и масштабирования решений.
• Понимать принципы CI/CD, работать с контейнерами (например, Docker) и оркестраторами (например, Kubernetes) для автоматизации процессов.
• Читать техническую литературу на английском языке.

Софт скиллы

Для эффективной работы и карьерного роста важно:

• Иметь продуктовое мышление, задавать правильные вопросы для понимания бизнес-целей компании и видеть, как машинное обучение может помочь в их достижении.
• Уметь работать в команде с разработчиками, аналитиками, бизнес-экспертами и другими специалистами.
• Чётко объяснять сложные технические решения и результаты работы коллегам, не обладающим глубокими техническими знаниями.
• Адаптироваться к меняющимся требованиям, новым инструментам и технологиям.
• Продуктивно распределять рабочее время между различными задачами, особенно при многозадачности.
• Стремиться постоянно развиваться и осваивать новые подходы и технологии, так как ML — это быстро развивающаяся область.

Виды машинного обучения

В работе ML Manager используются различные подходы в зависимости от типа задач. Основные различия касаются того, есть ли заранее известные ответы (метки) или нет.

С учителем

Представьте, что хотите научить модель распознавать рукописные буквы. Для этого вы показываете ей их изображения с соответствующими метками (например, «А», «Б», «В»).

Программа анализирует примеры и учится распознавать закономерности, чтобы впоследствии правильно определять буквы на новых изображениях. Таким образом, обучение на основе известных ответов помогает модели выдавать правильные результаты в будущем.

Без учителя

Здесь нет заранее подготовленных ответов. Задача модели — выявить скрытые закономерности или структуры в показателях.

Допустим, у вас есть коллекция фотографий птиц без каких-либо подписей или меток. Программа автоматически группирует фотографии по видам птиц на основе сходства внешних признаков: цвет перьев, форма клюва или размер.

Это делается без предварительного знания того, какие виды птиц присутствуют на фотографиях. Таким образом, модель самостоятельно выявляет и собирает закономерности в данных.

С подкреплением

Система пробует разные действия, анализирует результаты и постепенно улучшает свои стратегии для достижения наилучших результатов.

Например, вы учите робота собирать фрукты в саду. Он может двигаться в разные стороны и собирать яблоки. За каждый собранный фрукт получает награду (например, +1 балл), а если попадает в грязь, то штраф (-1 балл). Робот пробует разные маршруты и действия, и на основе полученных наград и штрафов учится наиболее эффективно собирать яблоки, избегая грязи.

Кому подойдёт профессия Machine Learning Engineer

Легче всего войти в индустрию аналитикам данных, программистам, тестировщикам, специалистам по статистике и математике — всем, кто так или иначе связан с Big Data, имеет навыки программирования и аналитическое мышление.

Освоить специальность с нуля возможно, но это потребует больших усилий, упорства и целеустремленности.

Перспективы 

Согласно TAdviser, в 2024 году из топ-100 российских компаний 90% используют ML. За последние пару лет вакансий в этой сфере стало вдвое больше, а зарплата разработчика с ML-навыками может быть на 25% выше его коллег. Особенно активно таких профессионалов нанимают банки, ритейл, e-commerce и IT. 

Сколько получает Junior, Middle и Senior

Доход варьируется от многих факторов: грейда, навыков работы с инфраструктурой и облачными хранилищами, места проживания и специализации. Крупные технологические компании (например, Яндекс, Тинькофф) платят больше. Ставки в Москве и Санкт-Петербурге обычно выше, чем в регионах. А эксперт по глубокому обучению может зарабатывать больше, чем тот, кто работает с простыми моделями.

Junior (младший)

Сотрудник с опытом работы до года. Помогает собирать и готовить данные, формулирует требования к обучающей выборке, строит простые модели под присмотром наставника. Зарплата МЛ-инженера (machine learning engineer) такого грейда начинается от 80 тыс. и выше.

Middle (средний)

Нужен опыт работы от 2 до 5 лет. Переводит бизнес-задачи в математические модели, строит и оценивает их производительность, проверяет данные на соответствие критериям. Заработная плата такого специалиста по машинному обучению (machine learning) начинается от 160 тыс. рублей.

Senior (старший)

Сеньор имеет от 5 лет опыта работы, разбирается в архитектуре нейросетей, знает Python, SQL, Spark Streaming, Cassandra и многое другое. Может управлять командой. Его время стоит дорого, от 300 тыс. рублей.

Как новичку получить работу

Сосредоточьтесь на практике, ведь помимо изучения теории и инструментов, нужно показывать реальные результаты. Один из самых эффективных способов — это участвовать в реальных проектах и соревнованиях, таких как Kaggle или хакатоны. Решая подобные задачи, вы научитесь не только разрабатывать алгоритмы, но и правильно анализировать проблему, искать данные и работать с ними.

А если хотите узнать, что примерно спрашивают на собеседовании для позиции джуна, посмотрите это видео.

С чего начать

Трудно войти в новую сферу с нуля. Однако есть множество ресурсов, которые помогут пройти путь от новичка до специалиста по обучению нейросетей.

Книги

• «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn», Себастьян Рашка, Юси Лю, Вахид Мирджалили
• «Python. Большая книга примеров», Антон Марченко
• «Машинное обучение доступным языком», Елена Капаца

YouTube

• karpov. courses — интервью с практиками, анализ инструментов и разбор основных этапов трудоустройства
• Machine Learning 101 — канал на английском объясняет базовые понятия

Самообразование

Если вы решили разобрать во всём самостоятельно, используйте дорожную карту, чтобы не заблудиться.

Курсы

Требования к специалистам значительно повысились, и теперь от программистов-разработчиков (ML) машинного обучения ожидают не просто знания алгоритмов, но и глубокое понимание контекста и бизнес-задач. А это дают только программы, нацеленные на практику. Например, курс «Инженер машинного обучения». Здесь акцент сделан на реальные проекты, приближенные к условиям работы в индустрии. Студенты учат не просто теорию, а проходят через полный процесс разработки, от идеи до продакшн-решения.

Профессиональные сообщества

Kaggle — платформа, на которой проводятся соревнования по машинному обучению. Здесь можно участвовать в реальных проектах, набираться опыта и собирать портфолио. Соревнования включают реальные задачи, такие как предсказания, классификация и анализ данных. Это отличное место для того, чтобы получить практический опыт, даже если вы новичок.

Подведем итоги

В этой статье мы разобрались, кто это такой ML-developer или ML-researcher, что нужно знать ML-инженеру, чем он занимается и сколько зарабатывает. Рассмотрели ключевые тренды и области применения машинного обучения, а также объяснили, как новичку начать свой путь в этой области. Несмотря на то, что профессия высоко востребована и требует технических знаний и практических навыков, её под силу освоить при должном упорстве и с правильными менторами.

Вопрос-ответ 

Как специалист решает проблемы с качеством данных при обучении моделей?

Очищает данные, удаляя или исправляя ошибки, такие как пропущенные значения или дубликаты. Затем выполняет нормализацию или стандартизацию, чтобы привести данные к единому виду. Важно также обработать выбросы, которые могут сильно повлиять на результаты. Иногда используются методы обработки категориальных признаков, такие как кодирование, чтобы улучшить работу модели.

Какие сложности чаще всего возникают у ML-аналитиков в реальных проектах?

• Качество данных (чистота, полнота, сбалансированность).
• Обработка и подготовка данных (очистка, нормализация).
• Выбор и интерпретация моделей.
• Масштабируемость и вычислительные ресурсы.
• Оверфиттинг и недообучение.
• Деплой модели в реальную среду.
• Обновление моделей с изменяющимися данными.
• Командная работа и коммуникация.
• Тестирование и мониторинг моделей.

Как оценить эффективность обученной нейросети?

С помощью метрик, например:

• Точность (Accuracy) — доля верных предсказаний.
• Precision и Recall — точность и полнота предсказаний, особенно для несбалансированных классов.
• F1-Score — гармоническое среднее между precision и recall.
• AUC-ROC — оценка качества модели для классификации.
• Loss Function — минимизация функции потерь для улучшения предсказаний.
• Cross-validation — оценка стабильности модели на разных подмножествах данных.