Live-данные · обновлено 11 октября 2026

Навыки ML-инженера: что требуют работодатели

На основе 262 вакансий — частотность навыков, разбивка по грейдам, связки технологий.

Мурадов ЮрийАвтор·Мурадов Юрий·Аналитик SkillStat
АМПроверено·Алексей Морозов·Технический редактор·Senior Machine Learning Engineer
Навыков в анализе
20
топ-20 по частоте
Самый частый навык
93.9%
Python
Навыков / вакансия
7
медиана
Преобладает грейд
Senior
46.8% вакансий
Python 93.9% SQL 70.2% LLM 19.1% PyTorch 18.7% Docker 17.9% Все навыки →
Топ-навыки По грейдам По категориям Что учить первым Курсы Вопросы и ответы
Ищете зарплатную статистику? Сколько зарабатывает ML-инженер? →

Коротко: какие навыки нужны ML-инженеру в 2026 году

По данным 262 вакансий московского рынка, чаще всего требуют: Python (93.9%), SQL (70.2%), LLM (19.1%), PyTorch (18.7%), Docker (17.9%).

Для Junior: базовый стек — Python, SQL.

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

Какие навыки чаще всего требуют от ML-инженера

Частота упоминания в 262 активных вакансиях. Клик по заголовку колонки — сортировка.

Главный вывод: Python, SQL встречаются в ≥60% вакансий — это базовый стек.

# Навык ↕ Частота ↓ Доля ↕ Вакансий
1 Python
93.9% 246
2 SQL
70.2% 184
3 LLM
19.1% 50
4 PyTorch
18.7% 49
5 Docker
17.9% 47
6 PostgreSQL
17.2% 45
7 RAG
14.1% 37
8 Git
13.4% 35
9 Apache Airflow
13% 34
10 pandas
12.6% 33
11 ClickHouse
12.2% 32
12 Kubernetes
11.1% 29
13 Power BI
10.7% 28
14 CI/CD
9.9% 26
15 NumPy
9.9% 26
16 Apache Spark
9.5% 25
17 FastAPI
8.8% 23
18 scikit-learn
8% 21
19 MLflow
8% 21
20 Tableau
8% 21

Доля = процент вакансий ML-инженера, в которых упоминается навык. Одна вакансия может содержать несколько навыков. На основе 262 вакансий, 11 октября 2026.

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 — 46.8%, Middle — 31.2%, Junior — 4.9%.
Пока недостаточно данных для разреза навыков по грейдам

Стек по категориям

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

Ключевые навыки
Python 93.9% SQL 70.2% FastAPI 8.8%
Инструменты разработки
Git 13.4% CI/CD 9.9%
Платформы, базы и инфраструктура
Docker 17.9% PostgreSQL 17.2% ClickHouse 12.2% Kubernetes 11.1%
Сопутствующий рабочий контекст
LLM 19.1% PyTorch 18.7% RAG 14.1% Apache Airflow 13% pandas 12.6% Power BI 10.7% NumPy 9.9% Apache Spark 9.5%

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

Роли пересекаются — вакансии часто смешивают термины. LLM встречается в 19.1% вакансий этой профессии , RAG — в 14.1%. Вот как отличаются фокусы:

Роль Фокус Ключевые навыки
ML Engineer Модели в production, ML-пайплайны PyTorch (18.7%), PyTorch, MLflow (8%), Docker, Airflow
AI Engineer LLM, RAG, агенты, API-интеграции LLM (19.1%), RAG (14.1%), FastAPI
Data Scientist Исследование данных, гипотезы, метрики Python, pandas, SQL, статистика, Jupyter

Что учить ML-инженеру первым

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

  1. 1
    Python и базовые библиотеки (93.9%)
    NumPy, Pandas — обработка данных; Jupyter/VS Code, виртуальные окружения.
  2. 2
    Классический ML (8%)
    Scikit-learn: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, оценка качества моделей.
  3. 3
    Нейросетевые фреймворки (18.7%)
    PyTorch или TensorFlow/Keras — архитектуры, обучение, инференс.
  4. 4
    LLM и языковые модели (19.1%)
    Трансформеры, API OpenAI/YandexGPT/GigaChat, prompt engineering, few-shot learning.
  5. 5
    RAG и векторные базы данных (14.1%)
    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 (8.8%)
    FastAPI/gRPC для инференса, Docker, ONNX — оптимизация latency в production.
  8. 8
    MLOps и мониторинг (8%)
    MLflow, DVC, Airflow — версионирование экспериментов, воспроизводимость, мониторинг дрейфа.
Как мы считаем навыки — методология

Источник данных: 262 вакансии 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: 11 октября 2026 · 262 вакансии

Курсы · подобрано по данным рынка

Курсы для ML-инженера

Сопоставили программы с реальным стеком из 262 вакансии — оценка соответствия рассчитана автоматически, это не реклама.

Все курсы →
Соответствие = доля ключевых навыков вакансий, которые закрывает программа курса. На основе 262 вакансий, обновлено автоматически.

Вопросы и ответы

Какие навыки нужны ML-инженеру в первую очередь?
По данным 262 вакансий чаще всего требуются: Python (93.9%), SQL (70.2%), LLM (19.1%), PyTorch (18.7%), Docker (17.9%).
Что должен знать Junior ML-инженер?
На уровне Junior важен базовый стек: Python, SQL, LLM. Рынок ориентирован на Senior (46.8% вакансий), поэтому конкуренция за начальные позиции высокая.
Что должен уметь Middle ML-инженер?
На уровне Middle (31.2% вакансий) работодатели ожидают уверенного владения: Python, SQL, LLM. Требования расширяются относительно начального уровня.
Что ждут от Senior ML-инженера?
Senior (46.8% вакансий) — доминирующий грейд. Чаще всего требуют: Python, SQL, LLM. На этом уровне добавляются системное мышление, архитектурные решения и наставничество.
Нужен ли ML-инженеру SQL?
SQL встречается в 70.2% вакансий, PostgreSQL — в 17.2% (45 из 262). Это базовые требования большинства позиций.
Нужен ли ML-инженеру Git?
Git встречается в 13.4% вакансий (35 из 262). Обычно ожидается на любом грейде.
Нужен ли ML-инженеру Linux?
Linux — важный навык для работы с серверной инфраструктурой.
Нужен ли ML-инженеру Docker?
Docker встречается в 17.9% вакансий ML-инженера (47 из 262). Навык особенно важен на Middle/Senior.
Нужен ли ML-инженеру Kubernetes?
Kubernetes встречается в 11.1% вакансий. Это не начальный навык — он востребован на Middle/Senior и в инфраструктурных ролях.
Какие навыки повышают зарплату ML-инженера?
Зарплатная премия рассчитывается при достаточной выборке. Подробнее — на странице зарплат.
Как часто обновляются данные о навыках?
Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 11 октября 2026, 262 вакансии.