Всем привет! Пока проходит крупный российский фестиваль Datafest-2026, я бы хотел поговорить про то, куда двиг…

Всем привет! Пока проходит крупный российский фестиваль Datafest-2026, я бы хотел поговорить про то, куда двигается рынок, какие есть вакансии и какие из них выдаются за ML. При собеседовании всегда спрашивайте, что будете конкретно делать, чтоб ожидая одно, вы внезапно не начали делать другое по своей же вине (в этом плане зарубежом с названиями вакансий все конечно лучше, так что буду называть их именами вакансии и транслировать на наш язык). 1. MLOps/DataEngineer - по сути что то среднее между ML и Backend/Инфрой. Как специалист - будешь настраивать пайплайны обработки данных, писать реакции для запуска пайплайнов и делать весь dataflow в команде. Я бы сказал, что это сейчас очень большая часть рынка (примерно 20%). Многие компании выдают ML вакансию, но на деле это MLOps. Конкретных компаний с такой вакой - наверное весь рынок, где есть ML вакансия. 2. ML-classic Engineer . Как правило специалист строит и внедряет модели классического ML: скоринг, прогнозирование, рекомендации, классификация, ранжирование, антифрод, churn, uplift и т.д. Частая вакансия во всяках банках у нас в России, также в маркетплейсах почти во всех - короче в целом неотъемлемая часть бизнеса, в которой ты и сам будешь достаточно сильно касаться бизнесовой состовляющей проекта. Все что связано с рекомендашками идет туда же). Доля рынка - примерно 25-30%. 3. Data Scientist / Applied Scientist / Аналитик данных . Анализирует данные, строит гипотезы, делает prototyping моделей, подбирает промпты, делает DSAT, запускает разметки. Чаще всего можно найти у продуктовых компаний, ритейлов, банков, сервисов подписок, маркетинговых фирм. Тоже, примерно 15-20% рынка. 4. DL Engineer / CV/NLP Engineer . Разрабатывает и внедряет deep learning модели: CV, NLP, speech, LLM-based решения. В целом есть в известных бигтехах - Яндекс, Сбер, Авито, WB и прочих маленьких компаниях, где занимаются робототехникой / всякими разработками для промышленных предприятий (условно расположить детекторы на производстве для детекции саботажа / детекции невыполнения норм труда). Сейчас в России примерно 10-15 процентов. 5. AI Engineer / LLM Engineer / GenAI Engineer - cтроит AI-продукты вокруг foundation models: LLM apps, copilots, agents, RAG, prompt pipelines, tool use, orchestration. Очень часто путают с ML разрабом из-за обманчивого названия. На деле - забущенный / ML-специализированны Backend разраб, который вместо продуктовых ручек ходит в LLM и настраивает нагрузку, специализировано по модели. Я бы сказал, что сейчас 8-12 процентов ML-рынка. 6. DL Research Engineer / RnD ML Engineer - находится между research и engineering: реализует и масштабирует новые DL-идеи, повторяет статьи, обучает большие модели, доводит research до production-grade прототипа. По моему скромному мнению - самая интересная вакансия, но и не самая популярная пока что у нас в стране. Много во всяких Sber/AIRI/какие то команды Яндекса/прочие компании с RnD отделами. Зарубежом популярная вака в OpenAI/Anthropic/Meta/GDM/etc. Наверное, не более 5-8 % рынка. 7. Research Scientist - в основном очень идейная работа на написание статей (к сожалению часто BullShit) и новых идей. Вакансия в общем, популярна в академической среде либо в очень богатых бигтехах по типу Google (GDM) / Yandex (Yandex Research, хотя они отчасти и чем то, подобным п.6 занимаются) / Sber (да знаю я, что AIRI - не Сбер 😁 ). Опять таки, не более 2-5% рынка. 8. Data Annotator / Разметчик данных / AI Trainer / RLHF Specialist - готовит обучающие данные, размечает датасеты, оценивает ответы моделей, помогает улучшать качество AI-систем. В целом очень недооценненая, но при этом реально важная профессия на рынке труда ML. Сейчас на самом деле в разметку много денег уходит, придумываются умные и новые пайплайны запусков разметок и оптимизации всего этого дела. Долю мне сложно оценить, но разметчиков, специалистов по запуску разметок сейчас много. @zadachi_ds