В своей прошлой истории я описывал диковинную зверушку, что у меня поселилась и заряжает позитивом меня и мою семью. А сегодня я расскажу о своём новом друге!
Две недели назад, товарищ прислал мне вот это фото :
Написал, что он пришёл в гараж, и после того как включил свет - к нему выбежали два маленьких енота. Судя по тому, что енотья детвора не боялась человека и всё время стрекотала, был сделан вывод, что они здорово проголодались, а стало быть уже какое-то время находятся без присмотра своей енотьей мамы. На всякий случай он не стал никого трогать и тихонько ушёл прикрыв за собой дверь. На следующий день он снова пришёл к себе в гараж, расчитывая заняться делами и надеясь на то, что енотики ушли. Но ещё на подходе услышал характерное стрекотание. Когда он открыл дверь еноты буквально забрались на него, всем своим поведением давая понять, что очень проголодались ((. Тогда он предложил мне енота (мальчика) в качестве питомца! Второго енота (девочку) взял ещё один такой же неблагоразумный человек! Енот был наречён именем Жорик и отвезён домой!
По приезду домой Жорик был накормлен (из шприца) сухим кошачьи молоком приобретенным в ветеринарной клинике, и завалился спать. Через пару часов проснулся, снова покушал и дальше спать.
Хорошо выспавшись днём, он решил, что ночью спать не будет. И все вокруг тоже не должны спать! Его очень громкое стрекотание началось примерно в полночь и закончилось в семь утра после того, как он снова поел и уснул.
Следующий день прошёл по уже привычной схеме с чередованием еды и сна, ночь также была наполнена его трелями, правда теперь он отказывался слезать с рук, и "трещал" глядя в глаза, особенно стараясь! Моя супруга предложила мне жить вместе с енотом отдельно, и пообещала что так и будет если енот не станет вести себя тише!
Но, на следующее утро Жорик попробовал сметану, потом немного детского мясного пюре, был взят мною на работу где очаровал всех электриков и слесарей, и познакомился с собакой Кефирчиком. Поначалу они не проявили симпатии, постоянно рычали и страшно смотрели друг на друга.
Но сейчас уже не могут друг без друга! Кефирчик молодой собака, пяти месяцев. Ему самому ещё играться и беситься! Енот в этом деле ему как раз лучший компаньон!
Что дальше будет не знаю. Может быть Жорик повзрослеет и уйдёт в лес, благо лес за забором, далеко идти не придётся. Может быть решит, что его и здесь неплохо кормят, посмотрим!
Это не первая дикая животина выращенная с младенчества. Все уходят в лес. Сначала ненадолго, потом приходят только покушать и показать себя. Потом всё реже, реже... Мне нравится думать, что всё у них хорошо!))
Adorable chubby raccoon wearing a tiny chef’s hat, baking cupcakes in a cozy pastry shop, flour on paws, warm golden lighting, hyper-detailed fur, Pixar-style 3D render, whimsical atmosphere, pastel colors
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Чем занимается ML-инженер на практике
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Какие навыки и знания нужны
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
Плюсы и минусы профессии
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
Зарплаты ML-инженеров
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.
1/2
Перспективы профессии
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Как стать ML-инженером
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
