Live-данные · обновлено 7 сентября 2026

Навыки инженера компьютерного зрения: что требуют работодатели

На основе 15 вакансий — частотность навыков, разбивка по грейдам, связки технологий.

Мурадов ЮрийАвтор·Мурадов Юрий·Аналитик SkillStat
ИКПроверено·Ирина Ковалёва·Технический редактор·Senior Computer Vision Engineer
Навыков в анализе
17
топ-17 по частоте
Самый частый навык
73.3%
Python
Навыков / вакансия
8
медиана
Преобладает грейд
Middle
66.7% вакансий
Python 73.3% OpenCV 60% PyTorch 60% computer vision 33.3% Docker 33.3% Все навыки →
Топ-навыки По грейдам По категориям Что учить первым Вопросы и ответы
Ищете зарплатную статистику? Сколько зарабатывает Computer Vision Engineer? →

Коротко: какие навыки нужны инженеру компьютерного зрения в 2026 году

По данным 15 вакансий московского рынка, чаще всего требуют: Python (73.3%), OpenCV (60%), PyTorch (60%), computer vision (33.3%), Docker (33.3%).

Для Junior: базовый стек — Python, OpenCV, PyTorch.

На уровне Middle/Senior добавляются: computer vision, Docker, Git, LLM.

Таблица ниже — реальные требования работодателей по вакансиям, а не учебная программа.

Computer Vision Engineer: нейросети для работы с изображениями

Python — 73.3% вакансий, PyTorch — 60%, OpenCV — 60%. CV-инженер разрабатывает системы анализа изображений и видео: детекция объектов, сегментация, распознавание лиц, OCR, промышленный контроль качества.

Основы CV: OpenCV, обработка изображений, фильтры, трансформации, геометрия
Deep Learning: CNN, ResNet, EfficientNet, ViT — классификация и извлечение признаков
Детекция: YOLO (v5/v8/v9), Faster R-CNN, DETR — обнаружение и локализация объектов
Сегментация: SAM, Mask R-CNN, DeepLab — попиксельная классификация
PyTorch / TensorFlow: обучение, fine-tuning, ONNX-экспорт, инференс на GPU
Развёртывание: TensorRT, ONNX, OpenVINO — оптимизация под продакшен и edge-устройства

Какие навыки чаще всего требуют от инженера компьютерного зрения

Частота упоминания в 15 активных вакансиях. Клик по заголовку колонки — сортировка.

Главный вывод: Python, OpenCV, PyTorch встречаются в ≥60% вакансий — это базовый стек. Остальное зависит от специализации: computer vision, Docker, Git.

# Навык ↕ Частота ↓ Доля ↕ Вакансий
1 Python
73.3% 11
2 OpenCV
60% 9
3 PyTorch
60% 9
4 computer vision
33.3% 5
5 Docker
33.3% 5
6 Git
33.3% 5
7 LLM
26.7% 4
8 NumPy
20% 3
9 pandas
20% 3
10 Apache Airflow
20% 3
11 TensorFlow
20% 3
12 C++
20% 3
13 CI/CD
20% 3
14 FastAPI
20% 3
15 Apache Kafka
20% 3
16 Linux
20% 3
17 MLflow
20% 3

Доля = процент вакансий инженера компьютерного зрения, в которых упоминается навык. Одна вакансия может содержать несколько навыков. На основе 15 вакансий, 7 сентября 2026.

Базовые (≥60%)
Нужны практически всегда
Python OpenCV PyTorch
Дифференцирующие (20–60%)
Влияют на специализацию
computer vision 33.3% Docker 33.3% Git 33.3% LLM 26.7% NumPy 20% pandas 20% Apache Airflow 20% TensorFlow 20% C++ 20% CI/CD 20% FastAPI 20% Apache Kafka 20% Linux 20% MLflow 20%

Навыки по грейдам: Junior, Middle, Senior

Доля вакансий каждого грейда, в которых встречается навык. Фильтр — кнопки ниже. Ячейки с «≈» — оценка по выборке менее 20 вакансий.

Распределение по рынку: Senior — 16.7%, Middle — 66.7%, Junior — 0%.
Пока недостаточно данных для разреза навыков по грейдам

Стек по категориям

Навыки сгруппированы по типу технологий. Цифры — частота в вакансиях.

Ключевые навыки
Python 73.3% FastAPI 20%
Инструменты разработки
Git 33.3% CI/CD 20%
Платформы, базы и инфраструктура
Docker 33.3%
Сопутствующий рабочий контекст
OpenCV 60% PyTorch 60% computer vision 33.3% LLM 26.7% NumPy 20% pandas 20% Apache Airflow 20% TensorFlow 20%

ML Engineer, AI Engineer и Data Scientist: чем отличаются навыки

Роли пересекаются — вакансии часто смешивают термины. LLM встречается в 26.7% вакансий этой профессии . Вот как отличаются фокусы:

Роль Фокус Ключевые навыки
ML Engineer Модели в production, ML-пайплайны PyTorch (60%), PyTorch, MLflow (20%), Docker, Airflow
AI Engineer LLM, RAG, агенты, API-интеграции LLM (26.7%), RAG, FastAPI
Data Scientist Исследование данных, гипотезы, метрики Python, pandas, SQL, статистика, Jupyter

Что учить инженеру компьютерного зрения первым

Порядок опирается на частотность навыков по данным вакансий и логику освоения специализации. Список — ориентир, не жёсткое правило.

  1. 1
    Python и базовые библиотеки (73.3%)
    NumPy, Pandas — обработка данных; Jupyter/VS Code, виртуальные окружения.
  2. 2
    Классический ML
    Scikit-learn: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, оценка качества моделей.
  3. 3
    Нейросетевые фреймворки (60%)
    PyTorch или TensorFlow/Keras — архитектуры, обучение, инференс.
  4. 4
    LLM и языковые модели (26.7%)
    Трансформеры, API OpenAI/YandexGPT/GigaChat, prompt engineering, few-shot learning.
  5. 5
    RAG и векторные базы данных
    Retrieval-Augmented Generation: эмбеддинги, Qdrant/Chroma/Weaviate, similarity search.
  6. 6
    Агентные фреймворки и оркестрация
    LangChain, LlamaIndex — AI-пайплайны, tool calling, многоагентные системы.
  7. 7
    Деплой и сервинг моделей (20%)
    FastAPI/gRPC для инференса, Docker, ONNX — оптимизация latency в production.
  8. 8
    MLOps и мониторинг (20%)
    MLflow, DVC, Airflow — версионирование экспериментов, воспроизводимость, мониторинг дрейфа.
Как мы считаем навыки — методология

Источник данных: 15 вакансий в московском сегменте. Навыки извлечены автоматически из текста каждой вакансии. Все значения рассчитываются на основе реальных данных — без ручной редакции.

Доля (share %): доля вакансий профессии, в которых упомянут навык. Одна вакансия может упоминать несколько навыков — суммарная доля может превышать 100%.

Данные по грейдам: грейд определяется по требованиям каждой вакансии (уровень опыта). Ячейки с «≈» — оценка: выборка менее 20 вакансий. Ячейки «—» — данных нет.

Связки навыков: пары, встречающиеся вместе в ≥10 вакансиях (порог надёжности данных).

Зарплатная премия: разница медианы вакансий с навыком к медиане профессии. Показывается при наличии ≥20 вакансий с зарплатой. «Оценка» — 20–29 вакансий.

Обновлено: 7 сентября 2026 · 15 вакансий

Вопросы и ответы

Какие навыки нужны инженеру компьютерного зрения в первую очередь?
По данным 15 вакансий чаще всего требуются: Python (73.3%), OpenCV (60%), PyTorch (60%), computer vision (33.3%), Docker (33.3%).
Что должен знать Junior Computer Vision Engineer?
На уровне Junior важен базовый стек: Python, OpenCV, PyTorch. Рынок ориентирован на Senior (16.7% вакансий), поэтому конкуренция за начальные позиции высокая.
Что должен уметь Middle Computer Vision Engineer?
На уровне Middle (66.7% вакансий) работодатели ожидают уверенного владения: Python, OpenCV, PyTorch. Требования расширяются относительно начального уровня.
Что ждут от Senior инженера компьютерного зрения?
Senior (16.7% вакансий) — доминирующий грейд. Чаще всего требуют: Python, OpenCV, PyTorch. На этом уровне добавляются системное мышление, архитектурные решения и наставничество.
Нужен ли инженеру компьютерного зрения SQL?
SQL — базовый навык для работы с данными; важен на большинстве технических позиций.
Нужен ли инженеру компьютерного зрения Git?
Git встречается в 33.3% вакансий (5 из 15). Обычно ожидается на любом грейде.
Нужен ли инженеру компьютерного зрения Linux?
Linux встречается в 20% вакансий. Навык важен для работы с серверной инфраструктурой, Docker и CI/CD.
Нужен ли инженеру компьютерного зрения Docker?
Docker встречается в 33.3% вакансий инженера компьютерного зрения (5 из 15). Навык особенно важен на Middle/Senior.
Нужен ли инженеру компьютерного зрения Kubernetes?
Kubernetes востребован на Middle/Senior, особенно в DevOps-ориентированных командах.
Какие навыки повышают зарплату инженера компьютерного зрения?
Зарплатная премия рассчитывается при достаточной выборке. Подробнее — на странице зарплат.
Как часто обновляются данные о навыках?
Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 7 сентября 2026, 15 вакансий.