Live-данные · обновлено 07 сентября 2026

Сколько зарабатывает ML-инженер в Москве

По данным Skillstat за актуальный срез — медиана и диапазон по 193 вакансии.

Мурадов ЮрийАвтор·Мурадов Юрий·Аналитик SkillStat
АМПроверено·Алексей Морозов·Технический редактор·Senior Machine Learning Engineer
Медиана зарплаты
230 000 ₽
по вакансиям с указанной зарплатой
Типичная вилка
125 000 — 287 000 ₽
p25 медиана p75
Вакансий на рынке
193
активных в Москве
Вакансий с зарплатой
16.6%
32 из 193 в Москве
Спрос
73
Высокий в московском срезе · #10 из 71 в Москве
Выборка
32
вакансий с зарплатой
Как считается медиана
Медиана считается по вакансиям с указанной зарплатой. Берётся середина вилки: (от + до) / 2. Если указана только одна граница — берётся она. Все суммы приведены к рублям. Фильтрация: только полная занятость, без дублей. Медиана устойчивее средней к редким высоким вилкам. Подробнее — в разделе «Методология» ниже.
Страница профессии Сравнить с другими профессиями

ML-инженер: зарплата в Москве в 2026 году

По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 230 000 ₽. Чаще всего работодатели указывают вилку от 125 000 до 287 000 ₽ — это диапазон p25–p75, в который попадает половина всех предложений. В расчёт вошли 32 вакансии с открытой зарплатой из 193 активных на момент среза.

Вилка ML-инженера упирается в один вопрос: что будет, если модель начнёт ошибаться в понедельник, а заметят это в пятницу. Роль оплачивают по цене этого промежутка. Дешевле всего — обучить и передать дальше; дороже — отвечать за путь целиком: артефакт, сервис, выкатка, откат, дрейф и алерт, который сработает раньше жалобы. Стек это подтверждает: FastAPI (10.9%), Docker (26.9%), Kubernetes (14.5%) и CI/CD (11.9%) стоят в вакансиях рядом с PyTorch (24.4%) — от одного человека ждут обе половины.

Зарплата в вакансии — это предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость зависит от опыта кандидата, конкретной компании и итогов переговоров. Подробнее о расхождении между вилкой и реальными зарплатами — в отдельном разделе ниже.

ML-инженер: зарплата по грейдам

Данные о медианной зарплате по грейдам накапливаются. Таблица ниже показывает распределение вакансий по уровням и ориентировочный диапазон.

Грейды без данных показывают ориентир относительно общей медианы профессии.

Грейд Опыт Всего вакансий С зарплатой Доля Медиана
Intern / Стажёр 0 4 ~1
2.7%
стажёрский уровень
Junior 0–1 г. 14 ~2
9.3%
ориентир: 126 500–161 000 ₽
Middle 2–4 г. 56 ~9
37.3%
—
Senior 5+ г. 65 ~11
43.3%
—
Lead / Team Lead 7+ г. 11 ~2
7.3%
выше Senior

Зарплата со значком «оценка» — медиана по небольшой выборке (<30 вакансий). Для грейдов без данных указан ориентир относительно общей медианы.

Московский срез зарплат — ML-инженер

Сейчас Skillstat показывает московский срез. Отдельная статистика по Санкт-Петербургу, Новосибирску, Казани и другим городам появится при расширении мониторинга.

Москва · текущий срез
230 000 ₽
медиана · p25–p75: 125 000–287 000 ₽
Вакансий
193
активных

Московские значения нельзя напрямую переносить на регионы: зарплатные вилки зависят от города, формата работы и доли удалённых вакансий. Удалённый формат частично нивелирует разницу — московские вилки доступны из любого города.

Сравнение с другими профессиями

Медианные зарплаты по вакансиям Skillstat. Данные на 07 сентября 2026.

Профессия Медиана p25–p75 Вакансий
Quantitative Researcher 330 000 ₽ — 5
Инженер данных 260 000 ₽ — 229
Data Scientist 260 000 ₽ — 150
MLOps-инженер 260 000 ₽ — 20
AI-инженер 230 000 ₽ — 63
Computer Vision Engineer 230 000 ₽ — 15
ML-инженер ★ 230 000 ₽ 125 000–287 000 193
NLP-инженер 225 000 ₽ — 9
Полный рейтинг зарплат IT-профессий →

Сколько вакансий для профессии «ML-инженер» сейчас

Активных вакансий
193
Индекс спроса
73
Высокий
Рейтинг по вакансиям
#10
из 71 профессий
С зарплатой
16.6%
вакансий с вилкой
Удалёнка 17.1%
0 вак.
Гибрид 57%
0 вак.
Офис 25.9%
0 вак.
Распределение вакансий по грейдам
Intern / Стажёр — 2.7%
Junior — 9.3%
Middle — 37.3%
Senior — 43.3%
Lead / Team Lead — 7.3%

Что влияет на зарплату — ML-инженер

Грейд — главный фактор: Junior и Senior могут отличаться в 2–3 раза. Специализированный стек добавляет премию к медиане рынка. Тип компании и домен тоже важны: продуктовые компании и финтех платят заметно выше аутстафа.

📈
Цена тихой деградации
Сервис падает громко, модель портится молча: ответы остаются, качество уходит. Чем дороже это молчание для компании — деньги, риск, регулятор, — тем выше предложение. Платят за того, кто заранее придумал, каким сигналом он узнает о проблеме, и не полагается на то, что кто-нибудь пожалуется.
🏙️
Механика релиза
Разница между middle и senior проходит не по обучению, а по выкатке. Теневой запуск на реальном трафике, канареечная доля, сравнение версий на одном срезе, заранее описанный откат — это то, за что доплачивают, потому что без этого каждая новая модель становится ставкой. CI/CD (11.9%) и Kubernetes (14.5%) в вакансиях означают ровно это требование.
💻
Железо и счёт за ответ
Модель — единственный компонент, который умеет стоить дорого просто потому, что её выбрали. Видеокарта под инференс, размер весов, холодный старт, объединение запросов в пачку и выбор модели поменьше на простых шагах — прямая экономика. Инженер, который приносит на переговоры пересчитанный счёт, а не только качество, разговаривает с позиции силы.
🌍
Ширина контура
Оплата растёт по мере того, сколько кусков пути ты держишь сам. Повторяемое обучение и артефакты — MLflow, расписания и пересчёт признаков — Apache Airflow (11.9%), отдача модели наружу — FastAPI (10.9%), данные — SQL (70.5%) и PostgreSQL (26.4%). Каждый закрытый кусок снимает с команды одну зависимость.
🏦
Языковые модели в эксплуатации
LLM (21.8%) и RAG (20.7%) заняли заметную долю вакансий ML-инженера, и требования к ним те же, что к обычной модели: воспроизводимость, проверка качества, задержка, стоимость, откат. Премию даёт умение обращаться с ними инженерно, а не восторг от возможностей — восторг на этой позиции стоит дёшево.
🏗️
Где живёт модель
Срез распределён так: гибрид 57%, офис 25.9%, удалёнка 17.1%. Модель обычно живёт внутри контура компании, рядом с данными и закрытыми системами, и это ограничивает долю полностью удалённых предложений — а вместе с ней и доступ к вилкам, которые не привязаны к городу.
Курсы · подобрано по данным рынка

Курсы для ML-инженера

Сопоставили программы с реальным стеком из 193 вакансии — оценка соответствия рассчитана автоматически, это не реклама.

Все курсы →
Соответствие = доля ключевых навыков вакансий, которые закрывает программа курса. На основе 193 вакансии, обновлено автоматически.

Как считали зарплаты

Skillstat анализирует IT-вакансии рынка труда и вычисляет зарплатную статистику по активным объявлениям. Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 07 сентября 2026. Географический охват — преимущественно московский рынок.

Подробнее

Медиана, не средняя. Середина выборки устойчива к редким очень высоким вилкам. Средняя искажала бы картину вверх.

Формула вилки. Берётся середина «от–до». Если указана только одна граница — используется она. Все суммы в рублях.

Фильтры. Только полная занятость, с указанной зарплатой, без дублей от одного работодателя.

Грейды. Определяются по тексту вакансии и требованиям к опыту — это рыночная оценка, а не самоопределение сотрудника.

Порог публикации. ≥30 вакансий с зарплатой — полноценный срез; 20–29 — оценка с пометкой; менее 20 — медиана не публикуется.

Почему наши данные могут отличаться от других источников

Skillstat считает зарплаты по вакансиям, а не по опросам сотрудников. Поэтому цифры могут отличаться от сайтов с отзывами или зарплатных исследований.

  • Часть работодателей не указывает зарплату — в расчёт попадают только вакансии с открытой вилкой (16.6% от всех найденных).
  • Вилка в вакансии — предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость может быть выше или ниже.
  • Мы показываем медиану, а не среднюю: медиана устойчивее к редким очень высоким или низким вилкам.
  • Грейды определяются по тексту вакансии и требуемому опыту — это оценка по объявлению, а не самоопределение сотрудника.
  • Данные обновляются регулярно; дата последнего расчёта — 07 сентября 2026.

Частые вопросы

Сколько зарабатывает ML-инженер в Москве?
По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 230 000 ₽. Чаще всего работодатели указывают вилку от 125 000 до 287 000 ₽. В расчёт вошли 32 вакансии с указанной зарплатой из 193 активных.
Какая зарплата у junior ML-инженера?
Junior-позиции составляют 9.3% рынка (14 вакансий). Из них ~2 содержат зарплату — меньше порога в 30, необходимого для публикации медианы. Для ориентира: общая медиана — 230 000 ₽; junior традиционно ниже на 30–50%, то есть в диапазоне 115 000–161 000 ₽.
Сколько получает middle ML-инженер?
Middle — 37.3% рынка (56 вакансий). Для ориентира: общая медиана — 230 000 ₽. Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Сколько получает senior ML-инженер?
Senior — 43.3% вакансий (65 из 193). Senior традиционно выше медианы рынка (230 000 ₽). Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Чем отличаются зарплаты в Москве от регионов?
Текущие данные Skillstat охватывают преимущественно московский рынок. Медиана по московской выборке — 230 000 ₽. Московские значения нельзя напрямую переносить на регионы: зарплатные вилки зависят от города, формата работы и доли удалённых вакансий. Удалённый формат частично нивелирует разницу — московские вилки доступны из любого города.
Сколько платят ML-инженеру на удалёнке?
На удалёнку приходится 17.1% вакансий (33 из 193). Зарплатный срез по формату пока не посчитан. Ориентир: удалённые и международные вакансии традиционно выше рублёвых офисных.
Почему зарплаты в вакансиях отличаются от реальных зарплат?
Зарплатная вилка в вакансии — это предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость может быть выше или ниже. Кроме того, часть работодателей не указывает зарплату вовсе.
Что лучше смотреть: среднюю зарплату или медиану?
Медиана. Средняя зарплата смещается из-за редких очень высоких вилок (например, международных вакансий или Lead-позиций в крупных компаниях). Медиана показывает значение, которое делит выборку ровно пополам — это устойчивее к выбросам.
Как часто обновляются данные Skillstat?
Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 07 сентября 2026. Дата обновления всегда указана в шапке страницы.
Почему часть вакансий без зарплаты?
Работодатели не обязаны указывать зарплату. Сейчас 16.6% вакансий содержат зарплатную вилку. Остальные вакансии учитываются в подсчёте спроса, но не в медиане.
Что влияет на зарплату ML-инженера сильнее всего?
Опыт и грейд — главный фактор. Далее: город и формат работы (текущий срез по Москве; удалёнка и международные вакансии выше рублёвых офисных), технический стек, домен (финтех, e-commerce платят выше среднего), уровень английского.
Как считается медианная зарплата на Skillstat?
Берётся середина вилки вакансии: (salary_from + salary_to) / 2. Если указана только одна граница — используется она. Все суммы приводятся к рублям. Учитываются только вакансии с полной занятостью и указанной зарплатой. Медиана вычисляется по всей выборке.
Можно ли стать ML-инженером без опыта?
Большинство вакансий рассчитаны на специалистов с опытом. Intern/Junior-позиции есть, но их доля невелика. Подробнее — на странице профессии.
Что даёт больше к вилке: PyTorch или Kubernetes?
Тот, которого у тебя нет. Обе половины спрашивают на одном собеседовании: PyTorch — в 24.4% вакансий ML-инженера, Kubernetes — в 14.5%, Docker — в 26.9%. Кандидаты из Data Science добирают инженерную часть, кандидаты из бэкенда — модельную, и растёт вилка ровно у того, кто закрыл свой пробел. Специалист с обеими половинами ценен потому, что заменяет стык двух ролей, на котором обычно и теряются задачи.
Считается ли поддержка модели после релиза частью зарплаты?
Это и есть основная часть роли, а не нагрузка сверху. Наблюдение за дрейфом, разбор просевшего качества, переобучение по расписанию и откат — то, за что нанимают отдельного человека вместо того, чтобы попросить Data Scientist «ещё немного поддержать». Кандидат, который на собеседовании рассказывает только про обучение, получает предложение по нижней границе — в нём видят исследователя, а ищут инженера.
Влияют ли размер модели и видеокарты на предложение?
Заметно, и в обе стороны. Работа с большими моделями требует понимания памяти, объединения запросов в пачку, квантизации и холодного старта — это узкий навык, и он торгуется. Но платят не за размер, а за счёт: инженер, который уменьшил задержку и стоимость ответа без потери качества, приносит компании измеримые деньги, и это самый сильный аргумент в разговоре о повышении.
Платят ли ML-инженеру больше, чем Data Scientist?
Сравнивать стоит не медианы, а состав рынка: в вакансиях ML-инженера доминирует senior, и это само по себе двигает срез вверх. Причина в другом: цена ошибки здесь сдвинута во времени. Data Scientist отвечает за честность вывода в момент исследования, ML-инженер — за поведение модели каждый день после. Второе труднее закрыть быстрым наймом, поэтому за него торгуются охотнее.