ML. Что это такое? Как научиться? Должностные обязанности и компетенции. Зарплата, смежные специальности и профессии, обучение, тренинги, онлайн уроки в 2025 году.

Средняя зарплата в 2025 году

От 115 250 до 167 750 рублей

Близкие компетенции и навыки

Работодателям вместе с ML обычно требуется еще и данные навыки:

Python 80 % зарплата меньше на 10.57%
SQL 40 % зарплата меньше на 8.47%
Data Mining 17.14 % зарплата больше на 14.96%
Data Science 14.29 % зарплата больше на 29.48%
ai 11.43 % зарплата меньше на 3.54%
Machine learning 11.43 % зарплата меньше на 15.83%
Анализ данных 14.29 % зарплата меньше на 53.47%
Data Analysis 11.43 % зарплата меньше на 26.11%
Big Data 11.43 % зарплата больше на 53.72%
Английский — B2 — Средне-продвинутый 14.29 % зарплата меньше на 43.4%
Английский язык 17.14 % зарплата меньше на 61.36%
C++ 14.29 % зарплата меньше на 3.41%

Требуемый опыт

От 3 до 6 лет 37.14 %
От 1 до 3 лет 17.14 %
Опыт не требуется 5.71 %

Занятость

Полная занятость на полный день 34.29 %
Полная занятость при удаленной работе (удаленка) 20 %
Полная занятость, гибкий график 5.71 %

В каких областях и профессиях используется

Аналитик в сфере Инвестиций и банковских продуктов 8.57 %
Информатика, Информационные системы 8.57 %
Игровое ПО (Программное обеспечение) 8.57 %
Другое в сфере информационных технологий 5.71 %
Трейдинг, Дилинг 5.71 %
Стартапы в сфере информационных технологий 5.71 %
Инженер в сфере информационных технологий 2.86 %
Сетевые технологии 2.86 %
Системы управления предприятием (ERP) 2.86 %
Акции, Ценные бумаги 2.86 %
Аналитик в сфере информационных технологий 5.71 %
Передача данных и доступ в интернет 5.71 %
Начальный уровень (мало опыта) в сфере Образования и научной деятельности 2.86 %
Консультирование в сфере информационных технологий 2.86 %

Варианты должностных обязанностей и требований в вакансиях

Глубокий r’n’d как современных решений по RL, так и прочих математических моделей и методов, необходимых для решения задач;
Постановка и анализ результатов экспериментов с нейросетевыми алгоритмами
Методология искусственного интеллекта и научная экспертиза мер поддержки участников (бизнес, стартапы, наука)
Аудит и интерпретация моделей и решений потенциальных участников репозитория
Консультирование Архитекторов и разработчиков ПО
Взаимодействие с data science командами участников и ОИВ Москвы по внедрению алгоритмов и фреймфорков ML
Анализ передовых научных и практических работ в России и мире
Разработка ML систем на основе нейросетей
Помощь по встраиванию ML систем в конечный продукт
презентовать проблемы, предложения и решения на разных уровня – от руководства до разработчиков
Разработка инструментов ассистирования для аниматора. Инструменты покрывают все этапы создания анимации (постановку ключевых поз; интерполяцию, корректирование анимации с применением физики)
Работа на проекте AutoML
сбор, анализ, формализация требований
профилирование источников данных/поиск закономерностей
тестирование функционала перед сдачей
проработка функциональных и нефункциональных особенностей интеграций в гетерогенной среде
проводить оценку стратегии развития на предмет зависимостей, ограничений и пр
документировать существующую и будущую архитектуру
Построение и оптимизация моделей на фреймворках глубокого машинного обучения, в том числе PuzzleLib (библиотека, разработанная компанией);
Тестирование гипотез, анализ и презентация результатов
Работа с данными, подготовка данных к обучению, обучение и тестирование моделей, написание pipeline;
Оценка качества и развёртывание решений на конечных устройствах. .
Разработка внутренней системы анализа данных на основе алгоритмов машинного обучения
Постановка и анализ результатов экспериментов с алгоритмами машинного обучения
R&D, создание продуктов на основе данных
Формирование и сбор гипотез по данным НРД, финансовым и открытым данным
Разработка прототипов коммерческих продуктов
согласовывать варианты решений с заинтересованными лицами
Участие в проектировании и разработке инфраструктуры управления данными в НРД
формулировать требования к внедряемым и разрабатываемым решениям
декомпозировать и прорабатывать ключевые пользовательские сценарии
исследовать сторонние решения на предмет возможности использования
выполнять экспресс-оценку рабочих вариантов/гипотез
проводить сравнительный анализ возможных вариантов решений, выявляя критерии оценки
подготовка технической документации, (Техническое задание, Техническое решение, Руководство пользователя, Руководство администратора и др.),
Глубокий r’n’d как современных решений по RL, так и прочих математических моделей и методов, необходимых для решения задач;
Постановка и анализ результатов экспериментов с нейросетевыми алгоритмами
Методология искусственного интеллекта и научная экспертиза мер поддержки участников (бизнес, стартапы, наука)
Аудит и интерпретация моделей и решений потенциальных участников репозитория
Консультирование Архитекторов и разработчиков ПО
Взаимодействие с data science командами участников и ОИВ Москвы по внедрению алгоритмов и фреймфорков ML
Анализ передовых научных и практических работ в России и мире
Разработка ML систем на основе нейросетей
Помощь по встраиванию ML систем в конечный продукт
презентовать проблемы, предложения и решения на разных уровня – от руководства до разработчиков
Разработка инструментов ассистирования для аниматора. Инструменты покрывают все этапы создания анимации (постановку ключевых поз; интерполяцию, корректирование анимации с применением физики)
Работа на проекте AutoML
сбор, анализ, формализация требований
профилирование источников данных/поиск закономерностей
тестирование функционала перед сдачей
проработка функциональных и нефункциональных особенностей интеграций в гетерогенной среде
проводить оценку стратегии развития на предмет зависимостей, ограничений и пр
документировать существующую и будущую архитектуру
Построение и оптимизация моделей на фреймворках глубокого машинного обучения, в том числе PuzzleLib (библиотека, разработанная компанией);
Тестирование гипотез, анализ и презентация результатов
Работа с данными, подготовка данных к обучению, обучение и тестирование моделей, написание pipeline;
Оценка качества и развёртывание решений на конечных устройствах. .
Разработка внутренней системы анализа данных на основе алгоритмов машинного обучения
Постановка и анализ результатов экспериментов с алгоритмами машинного обучения
R&D, создание продуктов на основе данных
Формирование и сбор гипотез по данным НРД, финансовым и открытым данным
Разработка прототипов коммерческих продуктов
согласовывать варианты решений с заинтересованными лицами
Участие в проектировании и разработке инфраструктуры управления данными в НРД
формулировать требования к внедряемым и разрабатываемым решениям
декомпозировать и прорабатывать ключевые пользовательские сценарии
исследовать сторонние решения на предмет возможности использования
выполнять экспресс-оценку рабочих вариантов/гипотез
проводить сравнительный анализ возможных вариантов решений, выявляя критерии оценки
подготовка технической документации, (Техническое задание, Техническое решение, Руководство пользователя, Руководство администратора и др.)

Какие предложения по обучению? Онлайн уроки.

Если у вас есть предложения по обучению по данной тематике, то можете написать или позвонить нам.

Семинары и тренинги

Если у вас есть предложения по семинарам или тренингам по данной теме, то можете связаться с нами.

Тренеры и преподаватели

Если у вас есть информация о преподавателей по данной тематике, то напишите нам.

Фриланс

kwork
fl
freelance

Вакансии

avito
hh.ru
superjob

Самые распространенные форматы обучения

Корпоративное обучение персонала одной компании, Вебинары онлайн, Тренинги, как формат обучения, Онлайн-обучение, Консалтинг для бизнеса, Бизнес-сессии, Коучинг и развитие личности, Учеба для тренеров и супервизия, Индивидуальная программа, Выездные тренинги и семинары, видеокурсы