Live-данные · обновлено 7 сентября 2026

Навыки ML-инженера: что требуют работодатели

На основе 193 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
93.8%
Python
Навыков / вакансия
9
медиана
Преобладает грейд
Senior
43.3% вакансий
Python 93.8% SQL 70.5% Docker 26.9% PostgreSQL 26.4% PyTorch 24.4% 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 193 вакансий московского рынка, чаще всего требуют: Python (93.8%), SQL (70.5%), Docker (26.9%), PostgreSQL (26.4%), PyTorch (24.4%).

Для Junior: базовый стек — Python, SQL.

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

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

Какие навыки чаще всего требуют от ML-инженера

Частота упоминания в 193 активных вакансиях. Клик по заголовку колонки — сортировка.

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

# Навык ↕ Частота ↓ Доля ↕ Вакансий
1 Python
93.8% 181
2 SQL
70.5% 136
3 Docker
26.9% 52
4 PostgreSQL
26.4% 51
5 PyTorch
24.4% 47
6 LLM
21.8% 42
7 Git
20.7% 40
8 RAG
20.7% 40
9 pandas
15.5% 30
10 ClickHouse
14.5% 28
11 Kubernetes
14.5% 28
12 Linux
14% 27
13 NumPy
13% 25
14 Apache Spark
11.9% 23
15 CI/CD
11.9% 23
16 Apache Airflow
11.9% 23
17 Power BI
11.4% 22
18 scikit-learn
11.4% 22
19 FastAPI
10.9% 21
20 REST
9.8% 19

Доля = процент вакансий ML-инженера, в которых упоминается навык. Одна вакансия может содержать несколько навыков. На основе 193 вакансий, 7 сентября 2026.

Базовые (≥60%)
Нужны практически всегда
Python SQL
Дифференцирующие (20–60%)
Влияют на специализацию
Docker 26.9% PostgreSQL 26.4% PyTorch 24.4% LLM 21.8% Git 20.7% RAG 20.7%
Нишевые (<20%)
Для специализированных ролей
pandas 15.5% ClickHouse 14.5% Kubernetes 14.5% Linux 14% NumPy 13% Apache Spark 11.9% CI/CD 11.9% Apache Airflow 11.9% Power BI 11.4% scikit-learn 11.4% FastAPI 10.9% REST 9.8%

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 — 43.3%, Middle — 37.3%, Junior — 9.3%.
Пока недостаточно данных для разреза навыков по грейдам

Стек по категориям

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

Ключевые навыки
Python 93.8% SQL 70.5% FastAPI 10.9%
Инструменты разработки
Git 20.7% CI/CD 11.9%
Платформы, базы и инфраструктура
Docker 26.9% PostgreSQL 26.4% ClickHouse 14.5% Kubernetes 14.5%
Сопутствующий рабочий контекст
PyTorch 24.4% LLM 21.8% RAG 20.7% pandas 15.5% Linux 14% NumPy 13% Apache Spark 11.9% Apache Airflow 11.9%

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

Роли пересекаются — вакансии часто смешивают термины. LLM встречается в 21.8% вакансий этой профессии , RAG — в 20.7%. Вот как отличаются фокусы:

Роль Фокус Ключевые навыки
ML Engineer Модели в production, ML-пайплайны PyTorch (24.4%), PyTorch, Docker, Airflow
AI Engineer LLM, RAG, агенты, API-интеграции LLM (21.8%), RAG (20.7%), 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 (93.8%)
    NumPy, Pandas — обработка данных; Jupyter/VS Code, виртуальные окружения.
  2. 2
    Классический ML (11.4%)
    Scikit-learn: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, оценка качества моделей.
  3. 3
    Нейросетевые фреймворки (24.4%)
    PyTorch или TensorFlow/Keras — архитектуры, обучение, инференс.
  4. 4
    LLM и языковые модели (21.8%)
    Трансформеры, API OpenAI/YandexGPT/GigaChat, prompt engineering, few-shot learning.
  5. 5
    RAG и векторные базы данных (20.7%)
    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 (10.9%)
    FastAPI/gRPC для инференса, Docker, ONNX — оптимизация latency в production.
  8. 8
    MLOps и мониторинг (11.9%)
    MLflow, DVC, Airflow — версионирование экспериментов, воспроизводимость, мониторинг дрейфа.
Как мы считаем навыки — методология

Источник данных: 193 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: 7 сентября 2026 · 193 вакансии

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 вакансий, обновлено автоматически.

Вопросы и ответы

Какие навыки нужны ML-инженеру в первую очередь?
По данным 193 вакансий чаще всего требуются: Python (93.8%), SQL (70.5%), Docker (26.9%), PostgreSQL (26.4%), PyTorch (24.4%).
Что должен знать Junior ML-инженер?
На уровне Junior важен базовый стек: Python, SQL, Docker. Рынок ориентирован на Senior (43.3% вакансий), поэтому конкуренция за начальные позиции высокая.
Что должен уметь Middle ML-инженер?
На уровне Middle (37.3% вакансий) работодатели ожидают уверенного владения: Python, SQL, Docker. Требования расширяются относительно начального уровня.
Что ждут от Senior ML-инженера?
Senior (43.3% вакансий) — доминирующий грейд. Чаще всего требуют: Python, SQL, Docker. На этом уровне добавляются системное мышление, архитектурные решения и наставничество.
Нужен ли ML-инженеру SQL?
SQL встречается в 70.5% вакансий, PostgreSQL — в 26.4% (51 из 193). Это базовые требования большинства позиций.
Нужен ли ML-инженеру Git?
Git встречается в 20.7% вакансий (40 из 193). Обычно ожидается на любом грейде.
Нужен ли ML-инженеру Linux?
Linux встречается в 14% вакансий. Навык важен для работы с серверной инфраструктурой, Docker и CI/CD.
Нужен ли ML-инженеру Docker?
Docker встречается в 26.9% вакансий ML-инженера (52 из 193). Навык особенно важен на Middle/Senior.
Нужен ли ML-инженеру Kubernetes?
Kubernetes встречается в 14.5% 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 — 7 сентября 2026, 193 вакансии.