Как стать ML-инженером с нуля: полный гид по профессии

ML-инженер — это специалист, который отвечает за то, чтобы модели машинного обучения работали стабильно и приносили пользу бизнесу. То есть он берет готовую идею или прототип модели от дата-сайентиста (Data Scientist), дорабатывает ее и интегрирует в рабочие сервисы. А иногда  и самостоятельно выбирает модель, собирает нужные данные и контролирует обучение.

Например, если компания создает приложение для распознавания речи или рекомендательную систему, именно ML-инженер делает все, чтобы разработанное решение быстро работало, было надежным и справлялось с большим количеством запросов.

В числе обязанностей ML-инженера:

• Обработка и очистка данных. Специалист следит за качеством данных, которые используются при создании БД для обучения или дообучения модели. Он удаляет дубликаты, заполняет пропущенные значения и делит массив данных на датасеты: тренировочный — для обучения модели, валидационный — для настройки гиперпараметров и тестовый — для окончательной оценки.

• Выбор подходящих моделей для решения задач бизнеса.. ML-инженер подбирает алгоритм или модель, которая подойдет лучше, и ищет баланс между ценой и производительностью.

• Обучение моделей. Специалист подбирает данные для обучения, организует их разметку, оценивает ответы, проводит кросс-валидацию, проектирует архитектуру и настраивает пайплайн — процесс обучения.

• Оптимизация производительности: анализ метрик, подбор гиперпараметров, изменение или увеличение обучающих данных.

• Внедрение моделей в конечный продукт через REST API, интеграцию с веб-приложением или встраивание модели в облачные сервисы. А еще — обеспечение масштабируемости нейросети при высокой нагрузке.

• Мониторинг состояния моделей. ML-инженер мониторит метрики и ответы нейросети, отлавливает ошибки, оценивает результаты, при необходимости — проводит дообучение.

• Работа в команде и презентация решений. ML-инженер общается  с дата-сайентистами, программистами, инженерами данных и другими специалистами, которые занимаются развитием искусственного интеллекта. А еще презентуют технические решения руководству и клиентам, обосновывают их целесообразность.

Чем задачи ML-инженера отличаются от задач других специалистов в области работы с данными:

1. ML-инженер создает инфраструктуру и инструменты для внедрения и обслуживания моделей машинного обучения. Занимается вопросами масштабирования и автоматизации, поддерживает работоспособность моделей.

2. Дата-сайентист исследует данные, строит гипотезы, создает прототипы моделей и проводит эксперименты. Основной фокус — аналитика и исследование данных, обучение моделей.

3. Дата-инженер строит и поддерживает инфраструктуру для хранения, обработки и анализа данных. Отвечает за подготовку данных, создание пайплайнов и организацию потоков данных.

4. AI-исследователь проводит научные исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, развивает новые подходы и технологии.

Навыки и знания, которые нужны ML-инженеру, могут отличаться в зависимости от грейда специалиста и специфики конкретной компании. Изучайте тексты вакансий, чтобы понять, на что смотрят рекрутеры и руководители. В этом разделе расскажем о hard и soft skills, которые нужны ML-инженеру.

Технические навыки:

• Умение писать на Python — основном языке, который используют ML-инженеры. Для оптимизации производительности моделей пригодятся R, Scala, C++.

• Математическая база: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятности, статистика, основы оптимизации и численных методов.

• Алгоритмы и структуры данных: классические алгоритмы машинного обучения (деревья решений, SVM, k-means), нейронные сети и глубокое обучение (CNN, RNN, трансформеры).

• Библиотеки и фреймворки, например PyTorch, CatBoost, NumPy, pandas для ML-задач, FastAPI, Kserve, Nvidia Triton для ML-backend разработки.

• Работа с данными: чистка, нормализация, обогащение, преобразование категориальных признаков, устранение выбросов. Еще нужно разбивать данные на тренировочную, валидационную и тестовую выборки.

• DevOps и MLOps: контейнеризация в Docker, оркестрация в Kubernetes, инструменты мониторинга для ML-моделей в продакшене (MLflow, Weights & Biases).

• Работа с облачными решениями , например, платформами Cloud.ru, AWS, Microsoft Azure.

• Английский язык, чтобы читать документацию — ее перевод на русский не всегда корректен.

Soft skills («гибкие» навыки):

• Аналитическое мышление, способность видеть проблему целиком и дробить большие задачи на этапы.

• Умение проводить эксперименты и интерпретировать результаты.

• Креативность, гибкий подход к решению нестандартных задач, генерация оригинальных идей и подходов к моделированию.

• Умение эффективно взаимодействовать с разными участниками команды, ясно и точно рассказывать о сложных технических концепциях и ограничениях, в том числе руководству и клиентам.

• Понимание потребностей бизнеса, оценка экономической целесообразности ML-решений.

• Готовность учиться, быстрая адаптация к новым инструментам и методологиям.

• Реалистичная оценка сроков и сложности проектов, своевременное предупреждение о возможных рисках и трудностях.

Специалисты в области машинного обучения востребованы в компаниях, где можно внедрить ML-решения. Например, нейросети можно использовать для снижения нагрузки на техподдержку, предсказания спроса на товары, выстраивания систем рекомендаций, отслеживания мошеннических действий.

Вот некоторые индустрии, где нужны ML-инженеры:

• Розничная торговля и e-commerce — предсказание клиентского трафика, стоимости товаров, спроса.

• Здравоохранение и медицина — распознавание опухолей с помощью компьютерного зрения, выделение важного из анамнеза пациентов.

• Финансовая индустрия — определение курса валюты или цен акций, защита счетов клиентов банка от мошенников.

• Информационные технологии — помощь в написании кода, поиск технических неполадок, угроз безопасности.

• Транспорт и логистика — составление более коротких маршрутов, анализ автомобильного трафика с учетом пробок, аварий или погоды.

• Социальные сети, медиа и развлечения — выстраивание систем рекомендаций для пользователей, чтобы они видели интересные им публикации, услуги, пользователей, товары.

• Образование — помощь с составлением образовательного маршрута или программ обучения, проверка заданий учеников, выявление типичных ошибок, поиск научной литературы.

• Агропромышленный комплекс — контроль полива растений, рекомендация удобрений, анализ состояния посевов с помощью компьютерного зрения.

Зарплата ML-инженера зависит от компании, в которой хочет работать специалист, опыта и грейда. По данным hh Карьеры, зарплата ML-инженеров:

• Junior — 50 000 – 130 500 ₽.

• Middle — 200 000 – 250 000 ₽, встречаются предложения до 350 000 ₽.

• Senior — 178 000 – 350 000 ₽, есть предложения до 500 000 ₽.

Попасть в профессию можно разными способами, но в любом случае потребуются усидчивость, готовность учиться и интерес к AI. Расскажем, в каких учебных заведениях дают нужные знания и можно ли учиться самостоятельно.

Высшее образование

Профильное высшее образование не обязательно, но оно поможет создать сильную техническую базу, которая важна для ML-инженера. Если рассматривать вуз с прицелом на работу в IT, в частности в ML, приоритет стоит отдать факультетам, которые связаны с информационными технологиями.

При выборе университета ориентируйтесь на собственные возможности, в том числе финансовые, а также на конкурентоспособность выпускников вуза, практику во время учебы. Информацию об этом университеты размещают на своих сайтах или в пресс-релизах в СМИ.

Один из параметров, на который стоит обратить внимание при выборе университета , — это рейтинг. Его можно найти  на порталах авторитетных агентств и ведомств, которые используют ясные критерии оценки, например процент трудоустроенный выпускников, уровень их зарплат, научную деятельность, объемы финансирования, кадровый состав заведения.

Онлайн-курсы и самообразование

Кроме программ высшего образования есть онлайн-курсы, книги, статьи, форумы и видео, которые могут помочь войти в профессию ML-инженера. При этом, что именно выбрать и как выстроить стратегию обучения, будет зависеть от того, есть ли у человека математическая и IT-база, а также каким количеством свободного времени и бюджетом он располагает.

Обучение на курсах. В сети много платформ, на которых можно получить IT-профессию. При выборе курса стоит проверить:

1. Есть ли у организации лицензия на образовательную деятельность.

2. Как подтверждается обучение на курсе. Например, выпускник получит диплом о профессиональной переподготовке.

3. Из чего состоит программа, есть ли в ней навыки, языки программирования и библиотеки, о которых пишут в текстах вакансий.

4. Есть ли помощь с трудоустройством, работа над реальными, а не учебными проектами.

5. Кто проверяет задания и ведет лекции, насколько состоялись в профессии эти люди.

6. Есть ли отзывы учеников и дает ли платформа их контакты. Перед началом учебы можно связаться с выпускниками и спросить, понравился ли им курс, помогли ли им с трудоустройством.

Самостоятельное обучение сложнее учебы на курсах с наставниками. Оно требует высокой дисциплины, умения самостоятельно выстраивать учебную программу, проверять практические работы и организовывать обратную связь.

Рекомендации, которые помогут в самостоятельной учебе:

1. Найдите человека или нескольких людей, которые смогут проверять ваши работы.

2. Поищите единомышленников — возможно, не только вы хотите самостоятельно изучать ML и программирование.

3. Изучите требования в интересующих вакансиях, программы онлайн-школ по профессии — это поможет составить список тем для изучения.

При этом в сети довольно много бесплатных или недорогих материалов. Можно искать информацию на сайтах онлайн-школ (например, в блогах Хекслета или Яндекс Практикума), на YouTube, Stepik, на сайте «Открытого образования», на форуме Stack Overflow.

Практика и личные проекты

Одна из самых важных вещей для дальнейшего трудоустройства — получить реальный опыт. Как это можно сделать:

1. Пройти практику или стажировку в вузе или на онлайн-курсе, где вы учитесь.

2. Податься на стажировку самостоятельно. Крупные IT-компании часто проводят наборы на разные направления.

3. Пройти обучение в IT-компании. Например, Яндекс проводит наборы в Школу анализа данных (ШАД), а в Сбере есть «Школа 21».

4. Участвовать в соревнованиях и хакатонах.

Чтобы получить первый опыт, нужно грамотно оформить свои проекты, подсветить в резюме релевантный опыт и навыки работы с технологиями, использовать несколько каналов поиска и общаться с другими IT-специалистами. Расскажем об этом подробнее.

Как составить резюме и портфолио

Резюме должно быть четким, компактным и ориентированным на конкретную должность. Рекомендуемый объем — одна страница формата A4. Используйте классический шрифт, например Times New Roman, Arial или Calibri, размер — 10–12.

Основные разделы, которые стоит включить в резюме:

1. Контактная информация: имя, фамилия, телефон, email, ссылка на портфолио в GitHub, по желанию — на аккаунты в соцсетях или мессенджерах.

2. Профильное образование. Укажите вуз или курсы авторитетных платформ, на которых учились. Включайте только релевантное обучение.

3. Опыт работы. Опишите последние три-четыре места работы или стажировок. Включите название компаний, вашу должность, период работы, краткое описание обязанностей и достижений.

4. Значимые проекты: каждый из них сопроводите описанием задачи, использованными технологиями и результатами в цифрах. Если брали призерство или победу на хакатонах, напишите об этом.

5. Навыки. Структурируйте ваши hard skills (языки программирования, библиотеки, инструменты) и soft skills (аналитическое мышление, командная работа).

Что касается ваших рабочих и учебных проектов, разместите их на GitHub, опишите цели, задачи и результаты, сопроводите все понятной и аккуратной документацией. Если есть дополнительные материалы по кейсу, например, статья на Хабре, дайте ссылку и на нее. Включите ссылку на портфолио в свое резюме.

Как искать стажировки и вакансии

Чтобы найти работу или стажировку, используйте сразу несколько источников:

1. Агрегаторы по поиску работы: HeadHunter, Хабр Карьера, Dream Job, careerspace, getmatch, changellenge.

2. Отдельные разделы или сайты с вакансиями и стажировками у крупных IT-компаний: Работа в Яндексе, VK Team, Работа в Т-Банке, Работа в Сбере, Карьера в Cloud.ru.

3. Telegram-каналы с вакансиями в IT.

4. IT-школы у крупных компаний, к примеру ШАД или «Школа 21».

5. Нетворкинг. Хорошие знакомства могут помочь получить рекомендацию в компанию или первым узнать об открытой вакансии.

Как развивать нетворкинг

Нетворкинг — полезные знакомства, которые вы можете завести в своей сфере. Советуем общаться с одногруппниками, если вы учитесь на курсах или в университете. Если учитесь самостоятельно, ищите группы по интересам и единомышленников.

Еще один канал для нетворкинга — хакатоны и соревнования, лекции, конференции. Не бойтесь задавать спикерам вопросы или выступать самостоятельно, если у вас есть знания по близкой теме или вы уже состоявшийся специалист.

1. ML-инженер — специалист, который определяет, какие нейросети подойдут для задач бизнеса и внедряет нужные решения, а также дообучает модели, собирает данные, классифицирует их по выборкам, анализирует метрики и оптимизирует производительность моделей.

2. ML-инженер должен уметь программировать на Python, знать математику, английский, алгоритмы и структуры данных, разбираться в типах машинного обучения, актуальных библиотеках и фреймворках.

3. Junior-специалисты получают от 50 тысяч рублей, зарплата опытного ML-инженера может достигать 400–500 тысяч.

4. Получить нужные знания можно в университете (на математических и IT-факультетах), онлайн-курсах или самостоятельно — с помощью видеоуроков, книг, специализированных форумов и сайтов.

5. Чтобы получить опыт в первых боевых проектах, следите за наборами на стажировки в IT-компаниях, подавайте заявки в IT-школы, ищите вакансии в нескольких источниках и расширяйте круг профессиональных знакомств.