Что это
Анализ изображений и видео с помощью алгоритмов и моделей.
⚠️ Сайт находится на стадии разработки. Данные носят ориентировочный характер.
ЮМ
Автор статьи
Мурадов Юрий / Analyst SkillStat
Опубликовано 7 апреля 2026 г.
Обновлено 9 апреля 2026 г.
Computer vision
Область ИИ по анализу и распознаванию изображений, видео и визуальных данных
Содержание статьи
Коротко о навыке
Computer Vision — компьютерное зрение, где алгоритмы и модели анализируют изображения и видео. На практике навык нужен там, где системе нужно распознавать объекты, находить дефекты, читать сцены или извлекать смысл из визуальных данных.
Для этого навыка доступны ограниченные данные (менее 50 вакансий или нет зарплатных данных). Аналитика носит ориентировочный характер.
Что такое Computer vision
Где нужен
Компьютерное зрение, ML, видеоаналитика, распознавание объектов и прикладные системы на изображениях.
Что даёт
Помогает превращать изображения и видео в измеримый сигнал: распознавать объекты, классифицировать сцены и искать нужные признаки в визуальных данных.
Как навык работает на практике
Рабочий уровень здесь — это данные изображений, разметка, подготовка выборки, модель, метрика качества и понимание того, как результат работает на реальном визуальном потоке.
computer vision и соседний стек
Что входит в базовую практику
Базовая практика по Computer Vision — это один прикладной сценарий, внятная метрика качества, чистые данные, воспроизводимый эксперимент и способность объяснить границы результата.
Live / Snapshot
Срез по навыку
Как читать срез
Вакансии показывают активный спрос сейчас. • Зарплата даёт медиану по навыку, а не ставку одной роли. • Спрос отражает частоту упоминаний навыка в IT-вакансиях.
Вакансии
Количество активных вакансий, где навык явно упомянут в требованиях или описании.
22
активных вакансий
Москва · текущий срез
Доля активных вакансий
0.2%
Позиция
#442 из 480
Медианная зарплата
По данным 15 вакансий с указанной зарплатой
—
данных по зарплате пока недостаточно
Выборка
n = 15
Сигнал
Данных мало
Спрос
Индекс 0–100. Чем выше значение, тем чаще навык встречается в вакансиях IT-рынка.
8
/ 100
частота упоминаний навыка в IT-вакансиях
Статус
Стабильный спрос
Охват профессий
2
Контекст рынка
- Основной уровень
- Middle
- 44% вакансий
- Главный сектор
- Данные и ML
- 100% спроса
Рынок / Контекст
Почему Computer vision востребован
computer vision востребован там, где компания работает с данными системно: хранит их, анализирует, готовит витрины или строит модели на реальных объёмах.
Даёт быстрый ответ по данным
Computer vision нужен там, где важно быстро проверить гипотезу, сверить метрику или подготовить данные для следующего шага.
Работает в нескольких ролях
Такой навык редко живёт в одной профессии: он остаётся полезным в аналитике, продукте, разработке и соседних data-сценариях.
Остаётся частью базового слоя
Инструменты вокруг меняются, но сама задача не исчезает, поэтому Computer vision продолжает удерживать прикладной спрос.
Сигнал рынка
Стабильный спрос
Computer vision формирует устойчивый спрос внутри своего рабочего сегмента.
Навык / Применение
Где используется Computer vision
Computer Vision особенно полезен там, где команды хотят не просто говорить про AI и ML, а получать из моделей воспроизводимый прикладной результат.
Сценарий 01
Источник и схема данных
Понять, какие данные нужны computer vision, как они устроены и где в них ломается качество.
Сценарий 02
Запросы и расчёты
Собрать рабочий расчёт, преобразование или модель без ручной магии и случайных допущений.
Сценарий 03
Связка с аналитикой и продуктом
Довести результат до понятного вывода для команды, а не оставить его в сыром техническом виде.
Сценарий 04
Производительность и поддержка
Разбирать медленные места, рост объёма данных и последствия изменений для соседнего стека.
По направлениям
Computer vision заметен в 1 направлениях рынка с долей выше 5%.
Направление Контекст Доля Вакансии
Данные и ML
Трансформации, ETL и подготовка датасетов.
100%
14
Направления показывают, в каких частях IT-рынка навык заметен чаще всего, без разбивки по ролям.
Карьера / Роли
Карьерные треки с Computer vision
Computer vision усиливает несколько профессиональных маршрутов и помогает двигаться между смежными рабочими ролями без полной смены специализации.
Роли с навыком
Computer Vision Engineer держит 31.8% вакансий по навыку.
Роль Вакансии Медиана
Рынок / Спрос
Спрос на Computer vision на рынке
Computer vision сохраняет устойчивый прикладной спрос на рынке: 22 активных вакансий, #442 по рынку, 0.2% IT-вакансий. Ниже показано число открытых вакансий на конец каждого месяца: это исторический ряд по состоянию на конец месяца, а не текущий срез рынка на сегодня.
Сила спроса
Стабильный спрос 22
активных вакансий сейчас
#442 по рынку • 0.2% IT-вакансий
Месяц к месяцу
30
апрель 2026
-2 вакансий и -6% к предыдущему месяцу.
Динамика по месяцам
открытые вакансии на конец каждого месяца
Вход / Старт
Порог входа
Сейчас на рынке 1 активных junior-вакансий с Computer vision. Это 6.2% всех вакансий по навыку, поэтому для старта важнее всего смотреть на реальный объём junior-окна и на стек, который рынок ждёт рядом.
Junior-вакансии сейчас
1
активных вакансий
6.2% всех вакансий по навыку • Senior / Junior 6x
Доля junior
6.2%
% всех вакансий по навыку
Окно входа узкое: рынок чаще нанимает с опытом.
Что нужно на старте
Стартовый стек
11
навыков в медианной вакансии
Медианная вакансия с Computer vision ожидает около 11 навыков в стеке. Это собранный стартовый набор: рынок обычно ищет не один изолированный инструмент, а рабочую комбинацию соседних навыков.
Связи / Навыки
Навыки в связке с Computer vision
Computer vision редко живёт изолированно: чаще всего рынок видит его рядом с Python, PyTorch, OpenCV. Самая плотная связка сейчас - Python: оба навыка встречаются вместе в 82% вакансий.
Главная связка: Python • 82% вакансий. Показываем общерыночные связки Computer vision: не junior-минимум из блока выше, а навыки, которые чаще всего встречаются рядом с ним в одной вакансии.
Рабочий стек вокруг Computer vision
навыки, которые рынок чаще всего видит рядом в одной вакансии
Навык Зачем рядом Доля
Обучение / Маршрут
Как изучить Computer vision
Учить computer vision лучше на одном живом наборе данных: пройти путь от сырого источника до результата и увидеть, где ломается логика, качество и производительность.
Этап Фокус Что изучать
Этап 01
Фокус
Источник и схема
Что изучать
Понять базовые сущности computer vision, структуру данных и типовой путь от источника к результату.
Этап 02
Фокус
Расчёты и преобразования
Что изучать
Собрать рабочий сценарий обработки, запроса или обучения без ручной магии.
Этап 03
Фокус
Качество и масштаб
Что изучать
Разобрать, что ломается при росте объёма, плохих данных и изменении схемы.
Этап 04
Фокус
Связка с продуктом
Что изучать
Довести результат до аналитики, BI, модели или прикладного решения команды.
Курсы и практика
материалы и программы, которые помогают перейти от базы к рабочим задачам
Прямых курсов по Computer vision пока нет в нашей базе. Показываем курсы по смежным навыкам: Python, PyTorch, TensorFlow — они помогут освоить нужное направление.
Courses / Paid
Курсы по Computer vision и смежные навыки
ЯП
Practicum.yandex
Python-разработчик
от 6 491 ₽/мес₽ Есть гарантия трудоустройства 10 000 студентов 4.8
Подробнее
SK
Skillfactory
Профессия Python-разработчик PRO
от 3 167 ₽/мес₽ Есть гарантия трудоустройства 6 000 студентов
Подробнее
SL
slurm.io Смежный навык — PyTorch
Data Science
от 3 000 ₽/мес₽ 4.7
Подробнее
Н
Нетология 4 месяца
Python для анализа данных
от 2 824 ₽/мес₽ 4.7
Подробнее
GB
Gb.ru
Искусственный интеллект. Специалист
от 4 588 ₽/мес₽ Есть гарантия трудоустройства 4.5
Подробнее
Профессии, где нужен Computer vision:
Будущее / Роль
Перспективы Computer vision
Перспективы Computer vision завязаны не только на текущем спросе, но и на том, как навык встраивается в новые платформы, инструменты и рабочие контуры.
Сигнал 01
computer vision останется частью data-слоя
Пока компании принимают решения по данным, спрос на этот слой не исчезнет.
Сигнал 02
Расти будет цена качества данных
Ценность навыка всё сильнее зависит от того, насколько надёжны расчёты, схема и логика обработки.
Сигнал 03
Связка с продуктом и бизнесом усилится
Полезность навыка всё чаще измеряют не техническим блеском, а тем, как результат влияет на решения команды.
Практика / Задачи
Частые задачи с Computer vision
Computer vision ценен не абстрактным знанием инструмента, а повторяющимися рабочими задачами: быстро получить ответ, проверить расхождение, подготовить рабочий слой для команды и довести решение до результата.
# Задача Что делает специалист
Задача 01
Задача
Подготовить данные
Что делает специалист
Собрать исходные данные для computer vision и убрать ошибки, которые ломают дальнейший результат.
Задача 02
Задача
Сделать расчёт или запрос
Что делает специалист
Получить рабочий результат без ручных обходов и случайных допущений.
Задача 03
Задача
Проверить качество
Что делает специалист
Разобрать, где цифры начинают расходиться с реальностью и почему это происходит.
Задача 04
Задача
Оптимизировать выполнение
Что делает специалист
Увидеть, где узкое место в вычислениях, хранении или объёме данных.
Задача 05
Задача
Объяснить вывод команде
Что делает специалист
Сделать результат понятным продукту, аналитике или соседнему инженерному слою.
Задача 06
Задача
Подготовить сценарий к росту
Что делает специалист
Понять, как навык ведёт себя при новом объёме данных и изменении схемы.
Сравнение / Рынок
Сравнение с похожими навыками
Навыки из той же области по вакансиям и зарплате
Навык Вакансий Медиана ЗП
Computer vision 22 —
FAQ / Common
Вопросы и ответы
Что такое Computer Vision простыми словами?
Computer Vision — это направление, в котором компьютер учат понимать изображения и видео: распознавать объекты, сцены и другие визуальные признаки.
Для каких задач нужен Computer Vision?
Чаще всего навык встречается в вакансиях для ролей Computer Vision Engineer и дата-сайентист.
Сложно ли изучить Computer Vision?
Учить computer vision лучше на одном живом наборе данных: пройти путь от сырого источника до результата и увидеть, где ломается логика, качество и производительность.
Можно ли найти работу, зная только Computer Vision?
Обычно нет: рынок оценивает Computer Vision в связке с ролью, соседним стеком и тем, насколько навык встроен в реальную задачу.
Когда Computer Vision особенно полезен?
Computer Vision особенно полезен там, где команды хотят не просто говорить про AI и ML, а получать из моделей воспроизводимый прикладной результат.
Чем Computer Vision отличается от соседних инструментов машинного обучения и AI?
Computer Vision отличается тем, на каком этапе работы с моделью используется: в подготовке признаков, обучении, эксперименте, применении модели или интеграции результата в продукт.