Live-данные · обновлено 12 августа 2026

Навыки ML-инженера: что требуют работодатели

На основе 208 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
94.2%
Python
Навыков / вакансия
8
медиана
Преобладает грейд
Senior
49% вакансий
Python 94.2% SQL 60.6% PyTorch 27.4% LLM 26.9% Docker 25.5% 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 208 вакансий московского рынка, чаще всего требуют: Python (94.2%), SQL (60.6%), PyTorch (27.4%), LLM (26.9%), Docker (25.5%).

Для Junior: базовый стек — Python, SQL.

На уровне Middle/Senior добавляются: PyTorch, LLM, Docker, RAG.

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

Какие навыки чаще всего требуют от ML-инженера

Частота упоминания в 208 активных вакансиях. Клик по заголовку колонки — сортировка.

Главный вывод: Python, SQL встречаются в ≥60% вакансий — это базовый стек. Остальное зависит от специализации: PyTorch, LLM, Docker.

# Навык ↕ Частота ↓ Доля ↕ Вакансий
1 Python
94.2% 196
2 SQL
60.6% 126
3 PyTorch
27.4% 57
4 LLM
26.9% 56
5 Docker
25.5% 53
6 RAG
24.5% 51
7 Git
19.7% 41
8 PostgreSQL
17.3% 36
9 pandas
15.4% 32
10 NumPy
14.9% 31
11 scikit-learn
13.9% 29
12 Apache Airflow
13% 27
13 Kubernetes
12.5% 26
14 FastAPI
12.5% 26
15 CI/CD
11.5% 24
16 Power BI
11.1% 23
17 Apache Spark
10.6% 22
18 LangChain
10.1% 21
19 TensorFlow
9.6% 20
20 Jira
8.7% 18

Доля = процент вакансий ML-инженера, в которых упоминается навык. Одна вакансия может содержать несколько навыков. На основе 208 вакансий, 12 августа 2026.

Базовые (≥60%)
Нужны практически всегда
Python SQL
Дифференцирующие (20–60%)
Влияют на специализацию
PyTorch 27.4% LLM 26.9% Docker 25.5% RAG 24.5%
Нишевые (<20%)
Для специализированных ролей
Git 19.7% PostgreSQL 17.3% pandas 15.4% NumPy 14.9% scikit-learn 13.9% Apache Airflow 13% Kubernetes 12.5% FastAPI 12.5% CI/CD 11.5% Power BI 11.1% Apache Spark 10.6% LangChain 10.1% TensorFlow 9.6% Jira 8.7%

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 — 49%, Middle — 29.9%, Junior — 7.6%.
Пока недостаточно данных для разреза навыков по грейдам

Стек по категориям

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

Ключевые навыки
Python 94.2% SQL 60.6% FastAPI 12.5%
Инструменты разработки
Git 19.7% CI/CD 11.5% Jira 8.7%
Платформы, базы и инфраструктура
Docker 25.5% PostgreSQL 17.3% Kubernetes 12.5%
Сопутствующий рабочий контекст
PyTorch 27.4% LLM 26.9% RAG 24.5% pandas 15.4% NumPy 14.9% scikit-learn 13.9% Apache Airflow 13% Power BI 11.1%

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

Роли пересекаются — вакансии часто смешивают термины. LLM встречается в 26.9% вакансий этой профессии , RAG — в 24.5%. Вот как отличаются фокусы:

Роль Фокус Ключевые навыки
ML Engineer Модели в production, ML-пайплайны PyTorch (27.4%), PyTorch, Docker, Airflow
AI Engineer LLM, RAG, агенты, API-интеграции LLM (26.9%), RAG (24.5%), LangChain (10.1%), 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 (94.2%)
    NumPy, Pandas — обработка данных; Jupyter/VS Code, виртуальные окружения.
  2. 2
    Классический ML (13.9%)
    Scikit-learn: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, оценка качества моделей.
  3. 3
    Нейросетевые фреймворки (27.4%)
    PyTorch или TensorFlow/Keras — архитектуры, обучение, инференс.
  4. 4
    LLM и языковые модели (26.9%)
    Трансформеры, API OpenAI/YandexGPT/GigaChat, prompt engineering, few-shot learning.
  5. 5
    RAG и векторные базы данных (24.5%)
    Retrieval-Augmented Generation: эмбеддинги, Qdrant/Chroma/Weaviate, similarity search.
  6. 6
    Агентные фреймворки и оркестрация (10.1%)
    LangChain, LlamaIndex — AI-пайплайны, tool calling, многоагентные системы.
  7. 7
    Деплой и сервинг моделей (12.5%)
    FastAPI/gRPC для инференса, Docker, ONNX — оптимизация latency в production.
  8. 8
    MLOps и мониторинг (13%)
    MLflow, DVC, Airflow — версионирование экспериментов, воспроизводимость, мониторинг дрейфа.
Как мы считаем навыки — методология

Источник данных: 208 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: 12 августа 2026 · 208 вакансий

Курсы · подобрано по данным рынка

Курсы для ML-инженера

Сопоставили программы с реальным стеком из 208 вакансий — оценка соответствия рассчитана автоматически, это не реклама.

Все курсы →
Соответствие = доля ключевых навыков вакансий, которые закрывает программа курса. На основе 208 вакансий, обновлено автоматически.

Вопросы и ответы

Какие навыки нужны ML-инженеру в первую очередь?
По данным 208 вакансий чаще всего требуются: Python (94.2%), SQL (60.6%), PyTorch (27.4%), LLM (26.9%), Docker (25.5%).
Что должен знать Junior ML-инженер?
На уровне Junior важен базовый стек: Python, SQL, PyTorch. Рынок ориентирован на Senior (49% вакансий), поэтому конкуренция за начальные позиции высокая.
Что должен уметь Middle ML-инженер?
На уровне Middle (29.9% вакансий) работодатели ожидают уверенного владения: Python, SQL, PyTorch. Требования расширяются относительно начального уровня.
Что ждут от Senior ML-инженера?
Senior (49% вакансий) — доминирующий грейд. Чаще всего требуют: Python, SQL, PyTorch. На этом уровне добавляются системное мышление, архитектурные решения и наставничество.
Нужен ли ML-инженеру SQL?
SQL встречается в 60.6% вакансий, PostgreSQL — в 17.3% (36 из 208). Это базовые требования большинства позиций.
Нужен ли ML-инженеру Git?
Git встречается в 19.7% вакансий (41 из 208). 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 25.5% вакансий ML-инженера (53 из 208). Навык особенно важен на Middle/Senior.
Нужен ли ML-инженеру Kubernetes?
Kubernetes встречается в 12.5% 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 — 12 августа 2026, 208 вакансий.