[Машинное обучение, Карьера в IT-индустрии] Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению: обзор зарплат и вакансий в 2021

Ответить на тему

Автор

Сообщение

news_bot ^®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

news_bot ^® написал(а)
10-Мар-2021 22:30

Цитировать

Привет, Хабр! Мы продолжаем свою серию аналитических статей о рынке зарплат и вакансий в IT. И сегодня на очереди ML-инженер, или специалист по машинному обучению, тем более, что 23 марта Skillfactory запускает новый поток продвинутого курса Machine Learning и Deep Learning. Machine Learning Engineer – специальность № 1 в разработке и проектировании сложных систем, которая в декабре 2020 года занимала 38,54 % вакансий отрасли и примерно 9 % всех вакансий на российском рынке IT. Так давайте разберёмся, сколько на самом деле получают специалисты по машинному обучению, как попасть в ML и куда можно развиваться. Поехали!

Ранее в нашем блоге уже выходили подобные материалы про дата-сайентистов и дата-аналитиков, если вы заинтересованы в этих специальностях — рекомендуем ознакомиться.

Кто такой ML-инженерMachine Learning Engineer – это эксперт в области искусственного интеллекта. Именно он разрабатывает алгоритмы, по которым «думает» компьютер. Машинное обучение позволяет автоматизировать труд человека. ML нужен для создания нейросетей, которые анализируют всё что угодно: от комбинаций в шахматах до максимальной персонификации рекламы в соцсетях. ML позволяет создавать программы для прогнозов, которые работают гораздо лучше человека.А ещё специалист по машинному обучению создает ботов, которые общаются с клиентами. Так что именно им нужно говорить спасибо за «Бот, позови оператора». «Алиса», Siri и голосовой помощник Олег, – это, кстати, тоже детище ML-инженеров.Профессия инженера машинного обучения – это подраздел Data Science. И деятельность ML-инженера больше ориентирована на практические задачи. Он решает бизнес-задачи, используя алгоритмы машинного обучения. Он может использовать существующие наработки или писать каждый раз новые – это не важно. Единственная цель – качественное выполнение задачи с наименьшими затратами ресурсов.

Основные компетенции специалиста ML-EngineerЧто требуют работодатели от ML-EngineerПул навыков довольно большой. Мы проанализировали свыше 350 вакансий и заметили, что в большинстве из них чётко разделены компетенции специалиста по Data Science и ML. Но требования к вакансиям всё равно очень схожие. Дело в том, что специалистов по машинному обучению прицельно ищут крупные компании, которые используют или планируют использовать алгоритмы искусственного интеллекта в своих проектах. Работодатели в большинстве случаев знают, для чего им нужен специалист по ML и какими компетенциями он должен обладать. Вот те, что попадаются в вакансиях чаще всего:Высокие математические навыки. Линейная алгебра, теория вероятностей, прикладная статистика – всё это нужно знать на очень высоком уровне. В ML довольно часто используются байесовы сети, марковский процесс принятия решений, скрытые марковские модели, условные вероятности. А ещё нужно хорошо разбираться в дисперсионном анализе и уметь проверять статистические гипотезы. Базис программирования. Python упоминается в абсолютном большинстве вакансий – примерно 92 % всех, но также работодатели требуют знания R, Java, C++, Scala. Также необходимы навыки использования библиотек вроде pandas, OpenCV, Numpy, Eigen, NLTK, Spacy, scikit-learn или других. Моделирование данных. Ещё один базовый навык, который необходим в большинстве вакансий. Именно от навыков моделирования данных зависит эффективность машинного обучения. В основном необходимо знать паттерны моделирования, алгоритмы итеративного обучения и стратегии оценки точности моделей.SQL. В 73 % вакансий требуют знания SQL, но очень много вакансий, в которых необходимы навыки в NoSQL СУБД. Английский язык. Все без исключения международные команды требуют уровень английского не ниже, чем Intermediate, а лучше – Upper Intermediate. Для проектов на российском рынке это не обязательно, но почти всегда выделяется как дополнительный плюс. Гибкие методологии разработки проектов. Примерно в трети вакансий упоминаются Agile, Scrum, Kanban и другие гибкие методологии. Опыт работы с ними считается плюсом, но не обязателен.В целом требования в вакансии ML-инженера и дата-сайентиста довольно сильно пересекаются. Компании малого и среднего бизнеса не делают между ними практически никакой разницы и часто ищут сразу «Data Scientist / ML-Engineer». Софт-скилы предсказуемы. Они с минимальными расхождениями копируют требования из вакансий Data Scientist и Data Analyst:

аналитический склад мышления, логика;
коммуникативность;
инициативность;
внимательность к деталям.

Но все же есть и любопытные наблюдения. В целом софтскиллы упоминают в два раза меньше компаний, чем, к примеру, в вакансиях Data Analyst. Здесь ключевую роль играют хард-скилы. Личностные навыки и особенности характера вторичны.Зарплаты и вакансии в России и не толькоПодходим к самому интересному. По состоянию на 04.03.2021 и данным с hh.ru, в России имеются 1052 вакансии, которые содержат упоминания ML или машинного обучения. Но больше половины из них – это пересечение Python-девелопера с навыками в ML и дата-сайентиста, который должен хотя бы в общих чертах понимать, как работает машинное обучение.Непосредственно к машинному обучению относится чуть больше 500 вакансий. За 2020 год востребованность специальности выросла более чем в 2 раза и продолжает расти. Большинство вакансий открыто в Москве – 55 %. Примерно 17,5 % размещены для Санкт-Петербурга. Примерно 24,5 % разбросаны по другим крупным городам России с населением выше 500 000 человек. Количество вакансий в населённых пунктах меньше 200 000 жителей не превышает 2 %.В целом локации и востребованность коррелируются с отраслями Data Science и Data Analyst. Основной работодатель – московские компании и международные бренды, у которых есть офис в Москве.Основная проблема – 80 % компаний не указывает вилку зарплат или хотя бы примерный уровень, на который может рассчитывать соискатель.

Мы проанализировали 200 вакансий к открытыми предложениями по зарплате. Результаты довольно неплохие. Медиана проходит по точке в 165 000 рублей. Это уровень месячной зарплаты, на который реально может рассчитывать специалист с 1–2-летним опытом в ML. Junior ML-engineer или специалист, который хочет попасть в машинное обучение из смежных отраслей, может рассчитывать на оплату от 80 тысяч рублей. Опытный сеньор может зарабатывать от 200 000 рублей. И это далеко не предел. В крупных международных компаниях отделы ML сегодня растут очень быстро, и специалист топового уровня может рассчитывать на зарплату 330 000 рублей.

В регионах ситуация значительно хуже. Примерно половина вакансий вообще смешивает специалистов по ML, DS и DA в одного. А в остальных навыки машинного обучения – это дополнительная компетенция, а не основная. Даже если компания понимает, зачем ей нужен ML, то с зарплатами в регионах не очень. Есть предложения для джунов от 25 000 рублей, а выше 80 000 уже считается отличной зарплатой для профи. Зато на международном рынке всё хорошо у специалистов по машинному обучению.По данным salary.com, годовая зарплата ML-инженера в США составляет 120 000 долларов по медиане. Это 10 000 долларов в месяц или, в переводе на деревянные, 730 000 рублей. Glassdoor, к примеру, считает профессию специалиста по машинному обучению одной их самых защищённых на сегодня. И прогнозирует в ближайшие несколько лет ещё большее повышение спроса на неё. С удалёнкой всё не очень радужно. Большинство компаний стремятся взять ML-инженера на фултайм в офис. Даже в условиях пандемии вакансий, которые допускают удалённую работу, это очень немного.Откуда прийти и куда расти специалисту по машинному обучениюML-инженер – не очень дружелюбная специальность для новичков. В неё можно попасть «с нуля», но для этого нужна как минимум крепкая математическая база. В идеале – математическое или экономическое высшее образование. И даже в этом случае нужно быть готовым к сложностям – изучать придётся очень много всего.Для успешного продвижения и роста нужно понимать, как работает сфера Data Science целиком. Поэтому идеальные стартовые площадки для перехода в ML – это дата-сайентист и дата-аналитик.Также в машинное обучение могут перейти разработчики на Python. Для этого нужно будет разобраться с основными ML-библиотеками.Специалист по машинному обучению – довольно узкая специальность и в большинстве случаев является конечным этапом развития специалиста. Но при желании ML-инженер всегда может перейти и в аналитику данных, дата-сайенс или фулстек-разработку. С его опытом и умениями на любую из этих позиций его оторвут с руками и ногами. Старайтесь, учитесь – и у вас получится.ML-инженер — универсальный специалист, подобный швейцарскому ножу. Для желающих стать таким специалистов, у нас есть специальный продвинутый курс Machine Learning и Deep Learning А промокод HABR даст скидку 50%.

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

Другие профессии и курсыПРОФЕССИИ

КУРСЫ

===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_karera_v_itindustrii (Карьера в IT-индустрии), #_skillfactory, #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_machinelearning, #_machine_learning, #_karera (карьера), #_karera_itspetsialista (карьера ит-специалиста), #_karera_programmista (карьера программиста), #_zarplaty (зарплаты), #_zarplaty_razrabotchikov (зарплаты разработчиков), #_zarplaty_v_it (зарплаты в it), #_blog_kompanii_skillfactory (
Блог компании SkillFactory
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_karera_v_itindustrii (
Карьера в IT-индустрии
)

Профиль ЛС

Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 22-Ноя 17:12
Часовой пояс: UTC + 5