Вакансии Junior ML-инженера в 2026
ML junior вакансии — один из самых сложных входов в IT. Работодатели ждут математику, Python, понимание алгоритмов и хотя бы один завершённый проект. При этом порог входа ниже, чем кажется: компании берут junior ML-инженеров без коммерческого опыта — если кандидат умеет строить модели и понимает, что происходит внутри.
Что требуют работодатели
Математика — обязательно:
- Линейная алгебра: матрицы, скалярное произведение, SVD
- Теория вероятностей и статистика: распределения, гипотезы, p-value
- Математический анализ: производные, градиент (для понимания backprop)
Python и библиотеки:
- NumPy, Pandas — работа с данными
- Scikit-learn — классические ML-алгоритмы
- PyTorch или TensorFlow/Keras — нейронные сети
- Matplotlib / Seaborn — визуализация
Алгоритмы ML:
- Регрессия, классификация, кластеризация — как работают, не только как вызвать
- Ансамбли: Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Нейронные сети: архитектуры CNN, RNN, Transformer — хотя бы концептуально
Дополнительно:
- SQL — работа с данными из баз
- Git — версионирование кода и экспериментов
- Docker — базовый уровень
Кто нанимает Junior ML
Продуктовые компании с ML-командами — Яндекс, Авито, VK, Сбер, Т-Банк. Требования высокие, зато погружение реальное.
Исследовательские лаборатории — Яндекс Research, AIRI, Сколтех, ВШЭ (стажировки). Нужна сильная математика.
Стартапы в AI — небольшие компании, где ML — ядро продукта. Разнообразие задач, быстрый рост.
Аутсорс с ML-практикой — EPAM, DataArt, отдельные ML-команды. Зарплаты ниже, опыт есть.
NLP/CV-специализации — компании в ретейле (компьютерное зрение), финтехе (NLP для документов), медтехе.
Зарплаты Junior ML в 2026
| Регион | Диапазон |
|---|---|
| Москва | 100 000–160 000 руб./мес. |
| Санкт-Петербург | 85 000–130 000 руб./мес. |
| Регионы | 65 000–100 000 руб./мес. |
| Удалённо | 95 000–150 000 руб./мес. |
ML-инженеры зарабатывают заметно больше большинства других junior-специальностей. Дефицит квалифицированных кандидатов держит зарплаты высокими даже на входном уровне.
Где искать
hh.ru — запросы: «ML engineer junior», «machine learning junior», «data scientist junior», «NLP junior».
Habr Career — много технических ML-позиций с описанием стека.
Telegram: @ai_jobs_ru, @ml_jobs, @datasciencejobs.
LinkedIn — для компаний с международными командами и исследовательских лабораторий.
Kaggle — топ-участники соревнований получают приглашения напрямую. Kaggle Jobs раздел.
[База CareerLab](/vacancies) — для входа через ML-стажировку.
Как выделиться
Kaggle-проект. Участие в соревнованиях с публичным кодом на Kaggle — сильный сигнал. Медаль (бронза и выше) — очень весомо.
Pet-проект с моделью в продакшне. Обученная модель, задеплоенная через FastAPI или Streamlit, с описанием метрик — лучше 10 курсов с сертификатами.
Research-реплика. Воспроизведение статьи с arXiv: берёте свежую работу, реализуете, пишете разбор — это демонстрирует умение читать и понимать исследования.
GitHub с чистым кодом. Jupyter-ноутбуки с комментариями, воспроизводимые эксперименты, README с результатами.
Подробнее о портфолио: pet-проект для портфолио.
Что проверяют на собеседовании
На ML-собеседовании три блока:
Математика — производная функции потерь, градиентный спуск, объяснить backpropagation.
ML-теория — отличие bias от variance, что такое overfitting и как бороться, почему нужна регуляризация.
Практика — написать модель на Scikit-learn, разобрать ошибку в коде, объяснить выбор метрики.
Алгоритмические задачи на LeetCode Easy/Medium тоже бывают — особенно в крупных компаниях.
FAQ
Data Scientist и ML-инженер — одно и то же?
Не совсем. Data Scientist — шире: исследования, статистика, работа с бизнес-задачами. ML-инженер — ближе к разработке: пайплайны, деплой, оптимизация моделей. На junior-уровне граница размытая.
Нужен ли диплом по математике?
Профильный диплом — плюс, но не обязателен. Важнее реальное понимание математики и работающие проекты. Компании проверяют знания на собеседовании, а не диплом.
PyTorch или TensorFlow?
В 2026 году PyTorch — стандарт для исследований и большинства продуктовых команд. TensorFlow используется в legacy-проектах. Учите PyTorch.
Сколько времени нужно для подготовки?
12–18 месяцев интенсивного обучения — от нуля до первого оффера. Если уже есть Python и базовая математика — 6–9 месяцев.
Kaggle обязателен?
Не обязателен, но сильно помогает. Реальный проект из Kaggle с хорошим результатом — убедительный аргумент при отсутствии коммерческого опыта.
Можно ли найти удалённую ML junior-позицию?
Да — ML-команды часто работают удалённо. Процент remote-вакансий выше, чем в большинстве других IT-специальностей.