Стажировка ML/Data Science 2026

Стажировка ML/Data Science 2026

ML стажировка — один из самых конкурентных, но и самых высокооплачиваемых треков в IT. Машинное обучение и data science востребованы везде: рекомендательные системы, антифрод, прогнозирование, CV, NLP. В 2026 году крупные компании набирают ML-стажёров, и конкурс здесь выше, чем в классическом backend, — потому что и зарплаты выше, и задачи интереснее.

Компании с ML/DS стажировками

Яндекс — один из мировых лидеров в ML. Рекомендательные системы, поиск, автономное вождение (Яндекс Беспилотные автомобили), голосовые технологии. Требования выше рынка: математика на уровне МФТИ/ВШЭ, конкурентные задачи на Kaggle — плюс. Зарплата 90 000–130 000 ₽.

Сбер / SberAI — крупнейший ML-центр в банковском секторе. Направления: NLP (GigaChat), CV, рекомендации, антифрод. Зарплата 80 000–120 000 ₽.

ВКонтакте / VK — ML для ленты новостей, рекомендаций, антиспама, рекламы. Стек: Python, PyTorch, Spark. Зарплата 85 000–120 000 ₽.

Авито — ML для ценообразования, рекомендаций объявлений, CV (распознавание фото). Зарплата 90 000–130 000 ₽.

Ozon — рекомендательные системы, прогнозирование спроса, антифрод. Зарплата 90 000–130 000 ₽. Стажировка в Ozon.

Т-Банк — ML в кредитном скоринге, антифроде, персонализации предложений.

МТС — ML для телеком-задач: предиктивный отток, оптимизация сети, рекомендации.

X5 Tech — прогнозирование спроса, оптимизация запасов — прикладной ML в ретейле.

YADRO — системы ML для инфраструктурных задач.

Стартапы с AI-фокусом — часто берут студентов с сильной математической базой, даже без коммерческого опыта.

Актуальные вакансии: база стажировок CareerLab.

Что нужно знать для ML-стажировки

Математика — фундамент, без которого в ML нельзя:
- Линейная алгебра: матрицы, SVD, собственные значения
- Теория вероятностей и статистика: распределения, p-value, корреляция, байесовский подход
- Математический анализ: производные, градиент, оптимизация

Python для ML — обязателен:
- NumPy, Pandas — базовые операции с данными
- Matplotlib, Seaborn — визуализация
- Scikit-learn — классические модели (регрессия, деревья, ансамбли)
- PyTorch или TensorFlow — для нейросетей. PyTorch доминирует в 2026 году.

Классические алгоритмы ML:
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений, Random Forest, Gradient Boosting (CatBoost, LightGBM, XGBoost)
- SVM, KNN
- Кластеризация: k-means, DBSCAN
- Метрики качества: accuracy, precision, recall, F1, AUC-ROC, RMSE

Нейросети (для большинства топовых компаний):
- Перцептрон, backpropagation
- CNN для CV-задач
- RNN, LSTM, Transformer для NLP
- Понимание архитектуры BERT, GPT (концептуально)

Практика с данными:
- Preprocessing: заполнение пропусков, нормализация, feature engineering
- Работа с несбалансированными данными
- Cross-validation, hyperparameter tuning

Дополнительно:
- SQL — для аналитических задач
- Git — обязательно
- Jupyter Notebook — ежедневный инструмент

Как выглядит ML-портфолио

Kaggle — стандартный показатель. Не обязательно выигрывать, но завершённые ноутбуки на соревнованиях показывают практику. Профиль с нескольких участий — хороший сигнал.

Проекты на GitHub:
- Реализация модели для реальной задачи (прогноз оттока, классификация изображений, рекомендательная система)
- Описание задачи, данных, метрик, результатов в README
- Воспроизводимый код (requirements.txt, понятная структура)

Что смотрят интервьюеры:
- Умение сформулировать задачу как ML-проблему
- Выбор адекватной метрики для задачи
- Понимание, почему конкретная модель подходит
- Работа с качеством данных, а не только с моделями

Как проходит отбор на ML-стажировку

Яндекс, Авито, ВКонтакте: алгоритмический тест (LeetCode Medium+) + ML-секция (теория + задача). Сложно.

Банки (Сбер, Т-Банк): тест по Python + задача на ML или статистику. Менее алгоритмически жёсткий, больше прикладного.

Аутсорс и стартапы: тестовое задание на реальную задачу (часто дают датасет и просят построить модель).

Советы по прохождению технического собеседования junior.

Оплата ML/DS стажировки

ML-стажёры — самая высокооплачиваемая категория в IT:

После стажировки Junior ML-инженер получает 110 000–160 000 ₽. Middle — 250 000–430 000 ₽.

Как готовиться к ML-стажировке

Шаг 1 — математика. Курс по линейной алгебре (MIT OpenCourseWare) и статистике. 4–6 недель.

Шаг 2 — Python + классический ML. Курс fast.ai или sklearn документация. Делайте задачи на Kaggle. 6–8 недель.

Шаг 3 — глубокое обучение. PyTorch tutorial, курс Andrej Karpathy. Реализуйте хотя бы один нейросетевой проект. 6–8 недель.

Шаг 4 — проекты. Два-три Kaggle ноутбука + личный GitHub-проект. Это ваше портфолио.

Параллельно: алгоритмы на LeetCode (50–80 задач Easy/Medium) — проверяют везде.

Roadmap для аналитики: Roadmap Data Analyst 2026.

FAQ

Нужна ли аспирантура или исследовательский опыт для ML-стажировки?
Нет. Большинство стажёрских позиций не требуют исследовательского опыта — нужны практические навыки. Исследовательский ML (Яндекс Research, SberDevices) требует другого уровня, но это не стажировки.

PyTorch или TensorFlow?
PyTorch в 2026 году доминирует в индустрии и академии. Учите PyTorch.

Важен ли Kaggle-рейтинг?
Рейтинг в топ-5% — заметный сигнал. Обычное участие без высокого места тоже хорошо: показывает опыт работы с реальными данными. Не участвовали — плохой знак для ML-позиции.

Что важнее — математика или программирование?
В ML нужно и то, и другое. Без математики не понимаете, что делает модель. Без программирования — не реализуете. Если приходится выбирать с чего начать — математика фундаментальнее: её сложнее наверстать потом.

Берут ли ML-стажёров с гуманитарным образованием?
Берут, если есть сильная математическая база (самообразование или курсы) и практика на Kaggle. Специальность менее важна, чем реальные навыки.

Стажировка ML vs Data Analyst — что лучше?
ML-стажировка технически сложнее и лучше оплачивается, но требует серьёзной математической подготовки. Data Analyst проще войти (SQL + Python), зарплаты ниже. Выбор зависит от вашей базы и интересов. Стажировки для аналитиков.