Как стать ML-инженером? От студента до Senior

Мир машинного обучения и NLP развивается быстро, и новичку сложно понять, с чего начать. В этой статье я делюсь своим опытом, показываю, какие навыки и технологии действительно важны для ML-инженера, и как выстроить обучение эффективно.

💡 Больше практических гайдов и советов из реальной работы — в моём Telegram-канале.

1. Кто такой ML-инженер?

ML-инженер (Machine Learning Engineer) — это специалист на стыке программной инженерии и прикладной математики, который разрабатывает, внедряет и поддерживает решения на основе машинного обучения. В отличие от исследователей (Data Scientists или ML-исследователей), чья работа чаще сосредоточена на поиске новых моделей и экспериментах, ML-инженер отвечает за то, чтобы эти модели работали в реальных продуктах и приносили бизнесу пользу.

Можно сказать, что ML-инженер стоит на пересечении трёх областей:

1. Программная инженерия — он пишет код, проектирует архитектуру, умеет работать с Git, Linux, Docker, CI/CD и другими инструментами разработки.
2. Математика и ML — он понимает, как устроены алгоритмы машинного обучения, умеет подбирать и обучать модели, анализировать метрики качества.
3. Доменные знания — он должен разбираться в задаче, которую решает (будь то рекомендации в e-commerce, компьютерное зрение в медицине или NLP в чат-ботах).

📌 Если упрощённо, то задача ML-инженера — взять данные, построить модель, довести её до продакшена и следить за её качеством в реальной среде.

В реальной жизни работа ML-инженера включает в себя:

• сбор и подготовку данных;
• выбор и обучение моделей;
• разработку пайплайнов для обучения и инференса;
• оптимизацию моделей под ограничения (скорость, память, стоимость);
• интеграцию моделей в сервисы и приложения;
• мониторинг качества и поддержку системы после релиза.

Таким образом, ML-инженер — это не только человек, который «обучает нейросеточки», а полноценный инженер, который умеет превратить модель в работающий продукт.

2. Какие направления есть в ML

Машинное обучение — огромная область, и она делится на несколько направлений. Каждый ML-инженер рано или поздно выбирает, куда двигаться глубже. Давай разберём основные.

2.1 Classic ML (Классическое машинное обучение)

Это основа всей отрасли. Классическое ML использует алгоритмы, которые учатся на данных без нейросетей.

Примеры задач:

• предсказание цен на квартиры;
• выявление мошенничества в банковских операциях;
• классификация писем как «спам» или «не спам».

Популярные алгоритмы:

• Линейная регрессия — предсказывает числа на основе данных;
• Логистическая регрессия — предсказывает категории;
• Деревья решений и случайные леса — учат сложные закономерности в данных;
• Кластеризация (K-means, DBSCAN) — ищут группы похожих объектов.

📌 Classic ML подходит для финансов, логистики, e-commerce и маркетинга. Вакансий стабильно много, а модели относительно просты и хорошо объяснимы.

2.2 Computer Vision (CV — компьютерное зрение)

Направление связано с обработкой изображений и видео. Цель — научить компьютер видеть и понимать картинки, как человек.

Примеры задач:

• распознавание лиц;
• автоматическое вождение;
• поиск товаров по фото;
• анализ медицинских снимков.

Технологии:

• CNN — нейросети для изображений;
• Object Detection и Segmentation — нахождение и выделение объектов;
• GANs — генерация новых изображений.

⚠️ Есть нюанс: большинство вакансий в CV связано с медициной или военной сферой. В медицине сложно получить качественную разметку, а военка — область не для всех.

2.3 Natural Language Processing (NLP — обработка текста)

NLP учит компьютеры понимать и обрабатывать текст и речь.

Примеры задач:

• чат-боты и виртуальные ассистенты;
• автоматический перевод текста;
• анализ тональности отзывов;
• извлечение ключевых сущностей из текста.

Технологии:

• Токенизация — разбиение текста на слова или части слов;
• Word Embeddings — превращение слов в числа;
• Трансформеры — современные модели вроде GPT и BERT.

📌 NLP сейчас особенно востребованное направление благодаря LLM (большим языковым моделям). Вакансии есть и в крупных компаниях, и в стартапах, а задачи интересные и творческие.

2.4 RecSys, RL, Audio и другие направления

Есть ещё несколько нишевых направлений:

• Recommender Systems (RecSys) — системы рекомендаций (Netflix, Amazon).
• Reinforcement Learning (RL) — обучение с подкреплением, например для игр или роботов.
• Audio / Speech Processing — распознавание и обработка звука (голосовые помощники, шумоподавление).

⚠️ Эти направления встречаются в вакансиях редко, поэтому новичкам лучше рассматривать их как дополнительный навык, а не основное направление.

💡 Совет по выбору направления

Если выбирать между NLP и Classic ML, я советую NLP:

• активно развивается благодаря LLM;
• вакансии есть как в крупных компаниях, так и в стартапах;
• работа интереснее — можно решать сложные и творческие задачи.

Таким образом, новичку стоит сосредоточиться на NLP или Classic ML, а остальные направления — изучать как дополнительный опыт.

3. Мой личный опыт

Я учился на направлении Прикладная математика и информатика в СПбГУ. На втором курсе у нас появился предмет «Введение в ИИ», и мне это невероятно понравилось — я понял, что хочу работать в сфере машинного обучения.

Однако путь до первой работы оказался не быстрым. На протяжении полутора лет я учил всё подряд: математику, формулы, разные направления ML. Стараясь разобраться во всём сразу, я не концентрировался на том, что действительно востребовано на рынке. В результате приглашений на собеседования почти не было.

Пару раз удавалось выполнить тестовое задание на стажировку, но из-за отсутствия опыта прохождения собеседований я их проваливал, хотя знания были.

Со временем мне удалось устроиться на работу, правда, с небольшой зарплатой и ежедневной двухчасовой дорогой в офис. Но этот опыт стал фундаментом: я учился на практике, совершенствовал навыки и, шаг за шагом, вырос до уровня Senior ML-инженера в Wildberries.

💡 Если бы у меня тогда был ментор, который показывал бы правильную траекторию обучения, я бы прошёл путь гораздо быстрее. Именно поэтому я сейчас курирую обучение начинающих ML-инженеров: мы строим план по навыкам, работаем над практикой и фокусируемся на том, что реально помогает получить работу.

Подробнее обо мне и моём подходе можно узнать через Telegram.

4. Какие технологии нужно освоить, чтобы стать NLP developer

Чтобы стать NLP-инженером, недостаточно просто изучать теорию машинного обучения. Важно освоить набор конкретных технологий и инструментов, которые используют компании в реальных проектах.

В этой главе мы разберём, с чего начинать, какие навыки обязательно нужны и как их применять на практике. От основ Python и математики до продвинутых моделей обработки текста — я покажу, что реально поможет вам стать востребованным специалистом.

4.1 Python

Python — это основной язык программирования для NLP и большинства задач машинного обучения. Он популярен из-за своей простоты, читаемости кода и огромного числа библиотек, которые позволяют быстро реализовывать идеи.

Что важно освоить:

• Базовый синтаксис и структуры данных: списки, словари, множества, кортежи;
• Управляющие конструкции: условия (if), циклы (for, while);
• Функции и модули: как писать свои функции и использовать готовые библиотеки;
• Работа с файлами и данными: чтение и запись текстов, CSV, JSON;
• Основы ООП (объектно-ориентированного программирования) — классы и объекты;
• Популярные библиотеки для ML/NLP:numpy и pandas — для работы с числами и таблицами;matplotlib и seaborn — для визуализации данных;scikit-learn — базовые алгоритмы ML;nltk, spacy, transformers — для обработки текста и современных NLP-моделей.
• numpy и pandas — для работы с числами и таблицами;
• matplotlib и seaborn — для визуализации данных;
• scikit-learn — базовые алгоритмы ML;
• nltk, spacy, transformers — для обработки текста и современных NLP-моделей.

💡 Совет: не пытайтесь сразу изучить всё. Сначала освоите базовый Python и работу с данными, а потом постепенно переходите к библиотекам для NLP. Главное — научиться быстро и чисто писать код, который реально работает с текстами.

4.2 Основы ML и математики

Чтобы стать NLP-инженером, важно понимать, как работают модели машинного обучения и на каких принципах они строятся. Не обязательно становиться профессором математики, но базовые знания помогут понять, что происходит «под капотом» и как улучшать модели.

Основы ML

• Что такое модель: это алгоритм, который учится на данных и делает предсказания.
• Обучение модели: процесс настройки параметров модели так, чтобы она делала точные предсказания.
• Тренировочные и тестовые данные: данные делятся на части — для обучения и для проверки качества модели.
• Метрики качества: как мы измеряем, насколько хорошо модель решает задачу (например, точность, F1-score для классификации текста).
• Переобучение (overfitting) и недообучение (underfitting): когда модель слишком точно запоминает данные или, наоборот, не учится их закономерностям.

Основы математики

Некоторые математические концепции встречаются почти в любой ML-модели:

• Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции над ними (важно для представления слов и работы с нейросетями).
• Математическая статистика: среднее, дисперсия, корреляция; понимание распределений данных.
• Вероятность: базовые законы, условная вероятность, понятие энтропии — особенно важно для NLP-моделей.
• Градиентный спуск: способ, которым модели улучшают свои предсказания, постепенно «подстраивая» параметры.

💡 Совет: не нужно заучивать все формулы наизусть. Достаточно понимать идею и смысл методов, чтобы применять их на практике. Когда появится опыт, многие детали станут понятны сами собой.

4.3 Git, Linux, SQL

Помимо Python и основ ML, каждый NLP-инженер должен уметь работать с базовыми инструментами разработки и данными. Не нужно быть экспертом — достаточно знать базовые операции, которые реально пригодятся в работе.

Git

Система контроля версий, которая позволяет отслеживать изменения в коде и работать в команде.

Что важно:

• создавать репозитории (git init, git clone);
• коммитить изменения (git add, git commit);
• отправлять код на удалённый репозиторий (git push, git pull);
• откатывать изменения и проверять историю (git log, git checkout).

Linux

Большинство серверов и рабочих сред работают на Linux. Важно уметь:

• перемещаться по файловой системе (cd, ls, pwd);
• создавать, копировать и удалять файлы (touch, cp, rm);
• запускать скрипты (python script.py, bash script.sh);
• управлять правами доступа к файлам (chmod).

SQL

Язык запросов к базам данных. Основное, что нужно знать:

• выборка данных (SELECT);
• фильтрация (WHERE);
• сортировка (ORDER BY);
• объединение таблиц (JOIN);
• простые агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG).

💡 Достаточно этих базовых операций, чтобы спокойно работать с кодом, запускать модели и получать данные для анализа.

4.4 Алгоритмы

Важно понимать: умение писать качественный код и умение решать алгоритмические задачи — это разные навыки. Для того чтобы стать компетентным ML-инженером, нет необходимости писать сложные алгоритмы «с нуля».

Я работаю в Data Science с 2023 года, и за всё это время этот навык мне ни разу не пригодился. Практически все сложные алгоритмы уже реализованы в библиотеках, которыми мы пользуемся. А если какого-то функционала всё же не хватает, его можно реализовать с помощью нейросетей или готовых инструментов.

Если рассматривать алгоритмические задачи только как подготовку к собеседованиям, это тоже нерационально. По моему опыту, задачи на алгоритмы встречаются примерно на 3 из 10 собеседований, при этом овладение этим навыком требует колоссальных усилий и времени. Гораздо эффективнее тратить это время на изучение навыков, которые реально пригодятся в работе.

Единственное, что стоит освоить — это базовое понимание сложности алгоритмов: как оценивать скорость работы и нагрузку на память. Например, понятия

			O(n)
		

и

			O(n^2)
		

помогут понимать, почему один метод работает быстрее другого и как это влияет на большие объёмы данных. Для быстрого введения можно освоить основы за 10–15 минут — этого достаточно для реальной работы.

💡 Совет: сосредоточьтесь на практике с готовыми библиотеками и моделями, а не на написании сложных алгоритмов с нуля.

NLP

Для работы с текстом важно понимать, как устроены современные модели NLP и как использовать их на практике. Основой почти всех современных моделей является трансформер. Знание его архитектуры поможет разбираться, как модели обрабатывают текст, что такое self-attention, encoder и decoder, а также как применяются позиционные эмбеддинги.

Также стоит освоить промпт-инжиниринг — навык создания правильных запросов к LLM, чтобы получать качественные результаты, и понимать основные стратегии генерации текста:

• temperature — управляет «креативностью» модели;
• top-k и top-p — ограничивают выбор токенов;
• beam search — поиск наилучшей последовательности.

На практике необходимо уметь работать с готовыми моделями и датасетами. Основные задачи включают:

1. Классификация текста — разметка данных, обучение модели, подбор метрик, анализ результатов.
2. Использование LLM для разметки — создание классификатора с помощью больших моделей, улучшение результатов через оптимизацию промпта и выбор более качественных моделей.

Для уверенной работы с NLP полезно понимать следующие концепции:

• Обработка текста и эмбеддинги: Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, современные эмбеддинги в BERT и других трансформерах.
• Нормализация и токенизация: лемматизация, приведение к нижнему регистру, токенизация, BPE-токены.
• Рекуррентные сети: базовые идеи RNN, LSTM, GRU и их ограничения.
• Языковое моделирование и transfer learning: как предобученные модели помогают решать новые задачи.
• Attention и трансформеры: self-attention, cross-attention, encoder/decoder, позиционные эмбеддинги.
• Обучение и fine-tuning: pretraining, fine-tuning, LoRA, adapter tuning, RLHF.
• Метрики и оценка: выбор метрик для генерации текста и классификации.

💡 Совет: не нужно углубляться в математику и реализацию всех формул. Главное — понимать концепции, знать, как использовать модели и управлять их генерацией, а также уметь анализировать результаты.

Machine Learning System Design (MLSD)

Вопреки распространённому мнению, работа ML-инженера — это не только настройка нейросетей и борьба с loss’ом. Ключевой навык опытного специалиста — умение спроектировать систему машинного обучения под реальный бизнес. Это и есть Machine Learning System Design (MLSD).

MLSD позволяет понять, где нейросеть действительно принесёт эффект, и встроить её в продукт так, чтобы она работала стабильно и давала ценность бизнесу.

Основные этапы MLSD

1. Понимание задачиПрежде чем браться за модель, нужно изучить бизнес-процесс и определить, какие задачи реально можно улучшить с помощью ML. Без этого легко создать бесполезную модель.
2. МетрикиОпределяем, на чем будем измерять успех — как для бизнеса, так и для самой модели. Это помогает оценивать реальный эффект от внедрения ML.
3. Данные и признакиРешаем, откуда брать данные, как их очищать и хранить, какие признаки создавать. На этом этапе закладываются основы качества модели и устойчивости системы.
4. Деплой и инференсПродумываем, как модель будет работать в продакшене: сколько задержек допустимо, сколько ресурсов требуется, какой бюджет выделен.
5. МониторингПосле релиза важно следить за качеством модели, отслеживать отклонения и дрейф данных, чтобы своевременно реагировать на проблемы.

Почему это важно

MLSD — то, что отличает хорошего ML-инженера от «тюнера моделей». Опытный специалист умеет не просто обучить модель, а встроить её в реальный продукт так, чтобы она приносила пользу бизнесу, а не лежала в папке

			final_model_v27.ipynb
		

.

MLSD и грейды специалистов

Разница между Junior, Middle и Senior ML-инженером часто заключается не в знании формул и архитектур, а именно в опыте проектирования решений:

• Junior умеет решать задачи и работать с моделями, но у него нет опыта реального MLSD.
• Middle может работать самостоятельно, но иногда не хватает опыта проектирования системы под бизнес-кейс.
• Senior заранее видит подводные камни, умеет встроить ML в продукт и делает так, чтобы ML действительно приносил результат.

💡 Вывод: Junior и Senior могут знать одинаково много про модели, но ценность Senior в том, что он думает шире и создаёт системы, которые реально работают для бизнеса.

Вывод

Чтобы стать компетентным ML- или NLP-инженером, важно понимать не только модели и алгоритмы, но и системный подход к их применению. Знание Python, базовых методов машинного обучения, работы с данными, архитектуры трансформеров и основ промпт-инжиниринга создаёт фундамент. Но настоящий профессионал отличается умением проектировать ML-системы под реальные бизнес-задачи, выбирать метрики, организовывать данные и следить за качеством моделей в продакшене.

ML — это не бесконечная настройка нейросетей, а грамотное сочетание технологий, практики и системного мышления. Вкладывая усилия в эти области, вы сможете стать востребованным специалистом, способным создавать решения, которые реально работают и приносят бизнес-результат.

💡 Если хотите получать больше практических советов, гайдов и инсайтов из мира ML и NLP, обязательно подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь опытом, примерами и актуальными подходами.