Как стать ML-инженером без опыта в математике

Рынок труда растёт: по итогам 2025 годам на рекрутинговых платформах было опубликовано 200 000 тысяч вакансий для экспертов по искусственному интеллекту, что на 18% больше, чем годом ранее. Спрос напрямую отражается на доходе: ML-инженеры (от англ. Machine Learning Engineer — «инженер по машинному обучению») возглавляют рейтинг высокооплачиваемых ИТ-специалистов с медианной зарплатой до 590 000 тысяч рублей.

ML-инженер — это специалист, который создаёт и внедряет модели машинного обучения в реальные продукты и сервисы.

Существует миф, что вакансии разработчиков искусственного интеллекта, аналитиков больших данных и специалистов по машинному обучению открыты только для математиков. Однако индустрия всё больше ценит инженерный подход, умение работать с данными и понимание бизнес-логики. Это делает профессии в сфере ИИ доступными для разработчиков, аналитиков и даже гуманитариев. При последовательном обучении и практике отсутствие профильного математического образования не станет преградой для роста от новичка до востребованного специалиста по ИИ.

Содержание:

• Кто такой ML-инженер и чем он отличается от аналитика данных
• Чем занимается ML-инженер: задачи от данных до внедрения модели
• Какие навыки нужны: языки программирования, библиотеки и базы данных
• Нужна ли математика и статистика
• Как войти в профессию без опыта в математике
• Какие первые роли подойдут для входа
• Как собрать портфолио и сделать первый проект
• Нетворкинг и сообщество: ваш карьерный ускоритель
• Сколько зарабатывает ML-инженер: зарплаты и тенденции
• Куда расти дальше
• Заключение
• Главное по тексту
• Вопросы

Кто такой ML-инженер и чем он отличается от аналитика данных

Профессия ML-инженер (от англ. Machine Learning Engineer — «инженер по машинному обучению») и аналитик данных — это две близкие, но разные роли.

Чем занимается аналитик данных

Аналитик данных работает с информацией: собирает, очищает и исследует информацию, находит закономерности и формирует выводы, которые помогают бизнесу принимать решения. Результат его работы — отчёты, визуализации и практические рекомендации бизнесу.

Чем занимается ML-инженер

Специалист по машинному обучению разрабатывает и обучает модели, а затем интегрирует их в продукт. Это может быть рекомендательная система на маркетплейсе или сервис, который прогнозирует отписку клиента и подсвечивает необходимость предложить ему персональные условия.

Оба специалиста дополняют друг друга. Задачи аналитика данных — помочь бизнесу разобраться в информации и принять решения, а ML-разработчика или инженера по искусственному интеллекту — превратить решения в технологические инструменты. Вместе они закрывают полный цикл работы с данными.

Кроме того, в сфере есть и другие профессии:

• ML-аналитик — фокусируется на анализе данных и оценке качества моделей;
• аналитик больших данных — работает с большими массивами информации, строит отчёты и ищет зависимости;
• ML-исследователь — разрабатывает новые алгоритмы и архитектуры, работает с научной частью задач;
• ML-разработчик — занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения в программные продукты.

Различия основных профессий в сфере наук о данных и машинного обучения

Чем занимается ML-инженер: задачи от данных до внедрения модели

ML-инженер (от англ. Machine Learning Engineer — «инженер по машинному обучению») работает с моделью машинного обучения на всех этапах — от подготовки до использования в продукте. Он занимается:

• сбором и анализом информации;
• формированием и выбором признаков (параметров, которые помогают модели точнее справляться с задачей);
• разработкой алгоритмов и обучением моделей;
• оценкой качества решений и их доработкой;
• внедрением модели в продукт;
• мониторингом после внедрения.

Инженер по машинному обучению разворачивает модели в виде сервисов, настраивает инфраструктуру и обеспечивает их стабильную работу при росте нагрузки. После обучения моделей машинного обучения и запуска решения он следит за поведением алгоритмов, обновляет их при изменении данных и контролирует, чтобы они продолжали приносить бизнесу пользу.

Например, в сервисах бронирования частных перелётов алгоритмы помогают автоматически подбирать оптимальные рейсы и ускоряют обработку запросов клиентов, делая процесс более быстрым и персонализированным. Вот как бизнес использует искусственный интеллект на практике.

Какие навыки нужны: языки программирования, библиотеки и базы данных

Главный вопрос начинающего — какое направление освоить в первую очередь? Ответ — программирование. Глубокую математику можно отложить, а вот без инструмента для воплощения идей и ML-сервисов не обойтись.

Python — базовый язык, с которого начинается работа в сфере машинного обучения. На нём написано большинство библиотек, включая Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, а также инструменты для работы с данными — Pandas, NumPy. Дополнительно часто используется среда разработки Jupyter Notebook для экспериментов и прототипирования моделей.

Язык программирования С++ тоже иногда применяется в обучении ML-модели, но он может быть следующим на очереди после освоения Python. Его чаще всего используют для узкой специализации в сфере ML-инжиниринга.

Ключевые навыки и ML-инструменты, которые нужно освоить на старте:

• базовое знание языка Python и работа с ML-библиотеками (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch);
• понимание принципов работы с большими данными, библиотек Pandas и NumPy, как работают API и развёртывание моделей в виде сервиса;
• основы SQL (от англ. Structured Query Language — «язык структурированных запросов») для работы с базами данных;
• система контроля версий Git —- это программный инструмент, который позволяет отслеживать изменения в файлах;
• базовое владение контейнеризатором приложений Docker.

ML-инженер работает на пересечении программирования, математики и бизнес-задач. Поэтому стратегия изучения machine learning (машинного обучения) на практике критична для будущих экспертов. Лучше всего начинать с решения прикладных задач на специализированных платформах (например, сайт Kaggle с доступом к открытым базам данных) и создания первых проектов — такой опыт заменит сотни часов сухой теории ML-анализа и ML-технологий.

Опыт решения практических задач позволит человеку без базового математического образования стать ML-инженером. Задача — интегрировать готовые или обученные модели в продукты: внедрить рекомендательную систему, чат-бота или модель компьютерного зрения в мобильное приложение. Акцент здесь на инженерии, масштабировании и бизнес-результате, а также на задачах аналитика данных.

По словам руководителя направления ИТ-профессий образовательной платформы «Нетология» Екатерины Прохоровой, максимальный эффект в обучении даёт выполнение сквозных проектов под руководством ментора. «В практических проектах появляется ощущение осязаемого результата: студент самостоятельно проходит путь от ошибок и непонимания к работающему решению, прилагает усилия и в итоге получает большой, завершенный проект. Этот опыт значительно повышает уверенность и формирует понимание, что с трудностями можно справляться — как в учёбе, так и в будущей работе или стажировке», — отмечает она.

Нужна ли математика и статистика

На начальном этапе достаточно уверенного знания линейной алгебры, теории вероятностей и статистики: это помогает понимать, как работают алгоритмы машинного обучения и анализ баз данных, корректно оценивать качество моделей и избегать типичных ошибок — например, смещённых выборок в обработке данных.

Для задач глубокого обучения без знания математики и статистики не обойтись, поскольку они объясняют принципы работы нейронных сетей.

Как войти в профессию без опыта в математике

У взрослого эксперта нет времени на второе фундаментальное образование. Ему нужен сфокусированный и прикладной план по профессиональному развитию в цифровой среде. В основе образовательной стратегии для специалиста по ИИ и машинному обучению будет лежать базовое изучение математики и статистики.

Екатерина Прохорова рекомендует идти по параллельной траектории: изучать математику одновременно с профильными дисциплинами, выделив на это дополнительное время. «Такой подход помогает избежать ситуации, когда математика кажется абстрактной и скучной, потому что студент сразу видит, где и как применяет эти знания в прикладных задачах и проектах», — говорит она.

Екатерина Прохорова рекомендует сконцентрироваться на следующих направлениях:

• линейная алгебра на уровне операций с матрицами;
• основы математического анализа;
• теория вероятностей и статистика.

Рынок ИИ-специалистов растёт, поэтому появляется всё больше курсов по машинному обучению. Вариант — проходить такие программы на образовательных платформах, читать книги с практическим уклоном. Рабочий способ понять сложное — визуализация и эксперименты в интерактивной среде для кода и визуализации данных (например, Jupyter Notebook).

План для получения профессии ML-инженер на первые 6–9 месяцев:

• Освоить основы языка программирования Python и научиться работать с библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy).
• Пройти введение в машинное обучение на основе библиотеки Scikit-learn.
• Понять принципы формирования SQL-запросов и работы системы контроля версий Git.
• Базово понять прикладную статистику и линейную алгебру для машинного обучения.
• Создать первый сквозной проект для портфолио. На техническом языке его называют end-to-end project, то есть проект, в котором пройдены все этапы от анализа данных до работающего прототипа.

Какие первые роли подойдут для входа

Карьерный путь в ML: ключевые этапы

Работа в области ИИ строится на инженерных навыках, умении работать с данными и решать прикладные задачи. Это открывает путь для профессионалов из смежных областей: разработчиков, аналитиков, даже маркетологов, готовых к последовательному и практическому обучению.

Ключ к успеху — трезво оценивать силы и нацеливаться на позиции, где готовы вкладываться в развитие начинающего.

Реалистичными вариантами могут быть:

Младший специалист по анализу данных (Junior Data Analyst). Занимается извлечением и очисткой данных (часто с помощью SQL), базовым анализом и визуализацией для бизнес-задач.

На позиции можно получить опыт работы с аналитикой данных, понять логику бизнес-процессов и натренировать набор инструментов и технологий (SQL, Python, BI-инструменты), который станет прочным фундаментом для дальнейшей карьеры.

Специалист по разметке данных (Data Labeling). Вручную или с помощью инструментов размечает данные: отмечает объекты на изображениях для компьютерного зрения, классифицирует тексты для обучения моделей, оценивает релевантность ответов чат-бота.

Способ войти в продуктовую или исследовательскую команду, часто с возможностью роста в сторону анализа качества данных.

Помощник исследователя (Research Assistant или ML Intern). Позиция в научных лабораториях (при вузах, исследовательских центрах вроде AIRI) или в R&D-отделах компаний. Задачи — помощь в проведении экспериментов, подготовке датасетов, поиске научной литературы, реализации и тестировании алгоритмов по готовой методологии.

Гарантирует погружение в научную среду, доступ к задачам и менторству со стороны учёных. Подойдёт тем, кто рассматривает в перспективе карьеру в науке или углублённую разработку алгоритмов.

Младший ML-инженер (Junior Machine Learning Engineer). Нужно помогать в сборе данных, написании кода, проведении экспериментов по заданным схемам, тестировании и мониторинге моделей.

Вакансии стоит искать на сайтах-агрегаторах, а также непосредственно в технологических компаниях. Стоит подписаться на каналы с вакансиями — там часто появляются предложения для начинающих.

Карьерным трамплином, как стать аналитиком данных или специалистом по машинному обучению, может стать стажировка. Многие компании, в том числе Сбер, дают такие возможности молодым специалистам. Это шанс реализовать проект, поработать с ментором, наработать опыт командной работы и получить приглашение на работу.

Первая должность в компании — это доступ к экосистеме, которая способна в разы ускорить профессиональное развитие. В отличие от самостоятельного обучения, работа в найме предоставляет структурированные возможности, которые сложно воссоздать самостоятельно.

• Доступ к ресурсам. Вместо учебных датасетов можно работать с аналитикой больших данных реальных пользователей или бизнес-процессов. Кроме того, компании что дают доступы к корпоративным курсам.
• Менторство. За новичком часто закрепляют коллегу, который помогает освоить внутренние процессы и инструменты. Участие в разборах кода и планёрках позволяет видеть, как думают и принимают решения опытные разработчики.
• Проекты. В одиночку можно сделать прототип. В компании — создать часть сложного, работающего продукта. Начинающий специалист участвует во всех этапах жизненного цикла модели: от постановки задачи с продуктовым менеджером и сбора данных до развёртывания, мониторинга и поддержки продукта.

Важно последовательно формировать репутацию, браться за сложные задачи, и карьерный рост от новичка к уверенному специалисту станет закономерным этапом.

Как собрать портфолио и сделать первый проект

В технической сфере навыки ценятся выше дипломов и сертификатов. Портфолио ML-проектов — главный аргумент на собеседовании для работы ML-инженером.

Важно предоставить работодателю законченные проекты: работа с данными, создание и отбор параметров, обучение ML-модели и развёртывание прототипа для веб-приложений.

Выберите прикладную задачу — анализ тональности отзывов, прогноз временных рядов, классификация изображений или чат-бот. Важно не только обучить модель, но и показать инженерный подход: чистый код, документацию, обоснование выбора методов, анализ результатов, оценку качества и внедрение модели.

Что важно показать:

• цикл от постановки задачи к созданию прототипа;
• качество кода — читаемость, структуру, использование Git;
• обоснованность решений — почему выбран именно этот алгоритм или подход;
• результат — работающее решение, даже в минимальной версии.

Такой ML-продукт убедит работодателя лучше резюме. Кроме того, работа над проектом поможет развить жёсткие и мягкие навыки (от англ. hard skills и soft skills).

Нетворкинг и сообщество: ваш карьерный ускоритель

В сфере, где технологии обновляются быстрее, чем выходят учебники, профессиональное сообщество становится инфраструктурным компонентом карьеры. Интеграция в него — прямой доступ к знаниям, скрытому рынку труда и поддержке, которая поможет преодолеть сложности.

Обучаясь в одиночку, легко потерять связь с реальностью: непонятно, насколько прогресс соответствует рынку. В сообществе можно увидеть, с какими задачами и трудностями сталкиваются другие — от новичков до экспертов. Это нормализует процесс обучения, даёт психологическую опору и показывает, что вопросы и проблемы типичны для роста.

Сколько зарабатывает ML-инженер: зарплаты и тенденции

В 2026 году ML-инженер в России остаётся одной из самых высокооплачиваемых ИТ-профессий. За последние 10 лет спрос на специалистов по анализу данных и машинному обучению в России вырос в 30 раз.

По статистике карьерного сервиса для ИТ-специалистов «Хабр Карьера», в апреле 2026 года ML-разработчики получают 226 тысяч рублей в месяц. Стажёры и начинающие сотрудники (intern и junior) начинают карьеру с зарплатой 72 тысячи рублей в месяц, а у опытных специалистов (senior) средняя зарплата составляет 491 тысячу рублей в месяц.

Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению. Источник: career.habr.com

По данным сервиса hh.ru, медианная зарплата специалистов с опытом до четырёх лет в 2025 году составляла 170 тысяч рублей в месяц. Это на 14 тысяч меньше, чем в 2024 году.

Зарплата ML-инженера в России. Источник: career.hh.ru

Уровень дохода может различаться и зависит от опыта специалиста, региона, компании и конкретной специализации внутри ML-направления.

Куда расти дальше

Искусственный интеллект широко применяется в бизнесе — в банковской сфере, интернет-торговле, логистике, медицине, телекоммуникациях и промышленности. Там, где применяют ИИ в бизнесе, чаще всего речь идёт о задачах прогнозирования, автоматизации процессов, анализа поведения клиентов и оптимизации ресурсов.

Вот направления, в которых важны инженерные навыки:

• MLOps (от англ. Machine Learning Operations — «операции машинного обучения»). Это практика, объединяющая машинное обучение (ML) и инженерные операции (Ops). Инженеры выстраивают весь жизненный цикл модели: от подготовки данных и обучения до развёртывания, автоматизации процессов, мониторинга и регулярного обновления. Фактически работа ML-инженера — это весь путь модели в продукте с интеграцией в систему, запуском через API (от англ. Application Programming Interface — «прикладной программный интерфейс») или сервис, мониторингом в реальных условиях, дообучением и обновлением.
• Computer Vision (компьютерное зрение). Направление в развитии ИИ, которое распознавать визуальную информацию — изображения и видео. Инженеры используют готовые платформы для решения задач вроде распознавания объектов, классификации изображений или обнаружения аномалий.
• NLP (от англ. Natural Language Processing — «обработка естественного языка»). Область на стыке лингвистики и ИИ, которая занимается взаимодействием компьютера и человеческого языка. С помощью библиотек специалисты создают чат-ботов, системы анализа тональности текста, переводчики и другие инструменты, работающие с текстом.
• Data Engineering (Инженерия данных). Фундаментальная специализация, отвечающая за создание надёжной инфраструктуры для работы с данными. Инженеры данных строят «пайплайны» (конвейеры) — автоматизированные системы для сбора, очистки, преобразования и доставки больших объёмов информации.

Заключение

Карьера в искусственном интеллекте без фундаментальных знаний — это путь последовательного, проектно-ориентированного обучения. Активами становятся практический опыт, сильное портфолио проектов и умение решать задачи.

Работа в найме на этом пути даёт структуру, ресурсы и среду для роста, превращая амбиции в устойчивую и высокооплачиваемую профессию. Главное — начать и не прекращать учиться.

Вопросы

1. Какой сценарий обучения стоит выбрать специалисту без математического опыта, который хочет освоить профессию ML-инженера? С какими самыми частыми трудностями сталкиваются такие студенты? Как их преодолеть?
   Лучше всего подходит практико-ориентированный сценарий: изучение Python, работы с данными и базового машинного обучения через простые проекты. Основные трудности связаны со сложной математикой и отсутствием понимания связи теории с практикой. Но их можно преодолеть через обучение и работу с реальными задачами.
2. Как стать аналитиком данных?
   Освоить SQL, базовые инструменты Python и визуализацию данных, а затем научиться формировать понятные бизнес-выводы на основе анализа.
3. Что на практике даёт больший прирост уверенности и компетенций студентам: видеолекции, мелкие задания, сквозные проекты под руководством ментора? На что обращать внимание при выборе платформы для обучения?
   Больше всего уверенности дают сквозные проекты с реальными данными, а не только лекции или мелкие задания.
4. Как получить преимущество на собеседовании? Какие проекты стоит реализовать во время учёбы и как преподнести свой прошлый опыт?
   Преимущество на собеседовании дают готовые проекты в портфолио, особенно кейсы. Прошлый опыт лучше подавать через навыки анализа, работы с данными и решения прикладных задач.

Редакция СберПро

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.