Расчётная оценка · обновлено 19 июля 2026

Сколько зарабатывает MLOps-инженер в Москве

Активных вакансий сейчас: 20. Зарплатная оценка рассчитана по 7 вакансий за расширенный период.

АТАндрей Тихонов·Технический редактор·ML/engineering-лидер
Медиана зарплаты
280 000 ₽
по вакансиям с указанной зарплатой
Типичная вилка
—
недостаточно данных для p25–p75
Вакансий на рынке
20
активных в Москве
Вакансий с зарплатой
35%
7 за расширенный период
Спрос
11
Низкий в московском срезе · #50 из 70 в Москве
Выборка
7
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

MLOps-инженер: зарплата в Москве в 2026 году

По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 280 000 ₽. В расчёт вошли 7 вакансий с открытой зарплатой из 20 активных на момент среза.

Здесь платят за количество чужих моделей, которые работают без тебя. MLOps-инженер доводит не одну модель, а контур, в котором это делают все команды: повторяемое обучение, реестр версий, выкатка, откат, наблюдение за дрейфом. Отсюда и плотность требований — Kubernetes (90%), CI/CD (80%), Docker (70%) и Apache Airflow (65%) в вакансиях идут не по отдельности, а одним куском. Вилка растёт вместе с числом команд, которые зависят от твоего контура, и с ценой его простоя.

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.

MLOps-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
Junior 0–1 г. 1 ~0
5.9%
ориентир: 154 000–196 000 ₽
Middle 2–4 г. 6 ~2
35.3%
—
Senior 5+ г. 9 ~3
52.9%
—
Lead / Team Lead 7+ г. 1 ~0
5.9%
выше Senior

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

Московский срез зарплат — MLOps-инженер

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

Москва · текущий срез
280 000 ₽
медиана · p25–p75: 0–0 ₽
Вакансий
20
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 19 июля 2026.

Профессия Медиана p25–p75 Вакансий
Data Scientist 310 000 ₽ — 131
ML-инженер 285 000 ₽ — 121
MLOps-инженер ★ 280 000 ₽ — 20
Инженер данных 275 000 ₽ — 191
Quantitative Researcher 270 000 ₽ — 9
AI-инженер 255 000 ₽ — 75
Computer Vision Engineer 230 000 ₽ — 11
NLP-инженер 230 000 ₽ — 8
Полный рейтинг зарплат IT-профессий →

Сколько вакансий для профессии «MLOps-инженер» сейчас

Активных вакансий
20
Индекс спроса
11
Низкий
Рейтинг по вакансиям
#50
из 70 профессий
С зарплатой
35%
вакансий с вилкой
Удалёнка 20%
0 вак.
Гибрид 70%
0 вак.
Офис 10%
0 вак.
Распределение вакансий по грейдам
Junior — 5.9%
Middle — 35.3%
Senior — 52.9%
Lead / Team Lead — 5.9%

Что влияет на зарплату — MLOps-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.

📈
Масштаб контура
Сопровождать одну модель и держать платформу, на которую опираются несколько команд, — разные позиции с одинаковым названием. Во втором случае твоя ошибка останавливает не сервис, а работу всех, кто выкатывает модели, и предложение это учитывает. Первый вопрос на переговорах — сколько моделей и сколько команд, а не какой стек.
🏙️
Счёт за инференс
Это одна из немногих ролей, где твою работу видно прямо в счёте за железо. Утилизация видеокарт, простаивающие поды, объединение запросов в пачку, автомасштабирование под реальный профиль нагрузки — всё считается в деньгах и легко превращается в аргумент. Инженер, который срезал стоимость обслуживания моделей, приходит на разговор о вилке с числом, а не с ощущением.
💻
Дежурства и инциденты
Prometheus (55%), Grafana (55%) и ELK Stack (30%) в вакансиях — это не мониторинг ради мониторинга, а готовность отвечать за ночной разбор. Там, где контур критичен, появляется график дежурств, и он должен обсуждаться отдельной строкой: компенсация, частота, право поднять того, кто сломал. Если про дежурства молчат на собеседовании, спрашивать нужно самому.
🌍
Глубина Kubernetes
Kubernetes просят в 90% вакансий MLOps-инженера — доля такая, что сам навык уже не выделяет. Платят за разницу между «умею выкатить» и «умею объяснить, почему контейнер с моделью падает по памяти на третьем часу и как это чинится без перезапуска». Helm (50%) в 50% вакансий — маркер того, что от тебя ждут шаблонов для команд, а не ручных манифестов.
🏦
Инфраструктура как код
Terraform встречается реже основного стека, но заметно двигает позицию: он означает, что контур воспроизводится целиком, а не собран руками и держится на памяти одного человека. Компании платят за снятие этого риска — уход такого специалиста иначе обходится дороже его годовой вилки.
🏗️
Разделение причин
Половина инцидентов ML-контура — не модель, а сломанный источник, поехавшая схема или пустая партиция. Apache Kafka (30%), Apache Spark (30%) и PostgreSQL (35%) в вакансиях стоят за это: умение за десять минут отделить проблему данных от проблемы модели, сервиса или окружения экономит команде дни и оплачивается как отдельная компетенция.

Как считали зарплаты

Skillstat анализирует IT-вакансии рынка труда и вычисляет зарплатную статистику по активным объявлениям. Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 19 июля 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 (35% 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 — 19 июля 2026.

Частые вопросы

Сколько зарабатывает MLOps-инженер в Москве?
По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 280 000 ₽. Чаще всего работодатели указывают вилку от 0 до 0 ₽. В расчёт вошли 7 вакансий с указанной зарплатой из 20 активных.
Какая зарплата у junior MLOps-инженера?
Junior-позиции составляют 5.9% рынка (1 вакансия). Из них ~0 содержат зарплату — меньше порога в 30, необходимого для публикации медианы. Для ориентира: общая медиана — 280 000 ₽; junior традиционно ниже на 30–50%, то есть в диапазоне 140 000–196 000 ₽.
Сколько получает middle MLOps-инженер?
Middle — 35.3% рынка (6 вакансий). Для ориентира: общая медиана — 280 000 ₽. Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Сколько получает senior MLOps-инженер?
Senior — 52.9% вакансий (9 из 20). Senior традиционно выше медианы рынка (280 000 ₽). Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Чем отличаются зарплаты в Москве от регионов?
Текущие данные Skillstat охватывают преимущественно московский рынок. Медиана по московской выборке — 280 000 ₽. 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 MLOps-инженеру на удалёнке?
На удалёнку приходится 20% вакансий (4 из 20). 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 — 19 июля 2026. Дата обновления всегда указана в шапке страницы.
Почему часть вакансий без зарплаты?
Работодатели не обязаны указывать зарплату. Сейчас 35% вакансий содержат зарплатную вилку. Остальные вакансии учитываются в подсчёте спроса, но не в медиане.
Что влияет на зарплату MLOps-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 MLOps-инженером без опыта?
Большинство вакансий рассчитаны на специалистов с опытом. Intern/Junior-позиции есть, но их доля невелика. Подробнее — на странице профессии.
Платят ли за дежурства MLOps-инженеру?
Практика разная, и это стоит выяснять до оффера. Где контур критичен для бизнеса, дежурство оформляют отдельно — фиксированной доплатой, отгулами или коэффициентом за ночные вызовы. Где ML-платформа ещё молодая, дежурство часто «размазано» по окладу и всплывает после найма. Правильные вопросы на собеседовании: сколько было вызовов за последний квартал, кто первым принимает алерт и что происходит после разбора инцидента.
Чем зарплата MLOps-инженера отличается от DevOps-инженера?
Общий стек не означает общую вилку. Kubernetes (90%), CI/CD (80%) и GitLab (55%) есть у обоих, но MLOps-инженер отвечает ещё и за жизненный цикл модели: реестр версий, повторяемое обучение, дрейф данных, переобучение и качество после релиза. Платят за эту надстройку — за неё же и спрашивают. DevOps без ML-контура на такие позиции проходит редко, и наоборот.
Нужен ли Terraform, чтобы поднять вилку?
Не обязателен, но заметно помогает: Terraform — в части вакансий MLOps-инженера. Он читается как сигнал зрелости — контур описан, а не собран вручную. На переговорах это работает так: специалист, чью инфраструктуру можно поднять заново по коду, снимает с компании риск незаменимости. Начинать всё же лучше не с него, а с одного полного пути модели от обучения до отката.
Влияет ли работа с языковыми моделями на предложение MLOps-инженеру?
Влияет: LLM встречается в 50% вакансий MLOps-инженера, RAG — в 35%, LangChain — в 25%. Эксплуатация языковых моделей добавляет к обычному контуру то, чего в нём не было: стоимость запроса, ограничения по частоте обращений, версии промптов, проверка качества ответа и внешний поставщик, который может измениться без предупреждения. Опыт с этим набором сейчас редкий и торгуется хорошо.