ML Engineer vs Data Scientist vs Software Engineer: в чем разница и какую профессию выбрать

Для кого эта статья:

• Начинающие специалисты в IT, ищущие свою первую карьеру или смену профессии
• Опытные разработчики, интересующиеся переходом в области Data Science или ML Engineering
• Студенты и выпускники вузов, которые выбирают направление для дальнейшего обучения и развития

Вы открываете вакансии на hh.ru и видите три похожих названия: ML Engineer, Data Scientist, Software Engineer. Зарплаты — от 150 до 400 тысяч рублей. Требования пересекаются: Python, алгоритмы, математика. И вот вы в растерянности: куда идти, если хочется и код писать, и с данными работать, и не прогадать с выбором? Разбираемся, чем на самом деле занимаются эти специалисты, какие навыки нужны каждому, сколько они зарабатывают и как понять, какая роль подходит именно вам — без романтизации и с конкретными цифрами.

ML Engineer, Data Scientist, Software Engineer: определение ролей и отличия

Начнём с главного: эти три профессии решают разные задачи, хотя инструменты могут пересекаться. Software Engineer создаёт программное обеспечение — от мобильных приложений до backend-систем. Его задача: написать код, который работает быстро, надёжно и масштабируется. Он думает архитектурой, паттернами проектирования, тестированием. Python, Java, C++, Go — его языки. Базы данных, API, контейнеризация — его инструменты.

Data Scientist работает с данными: собирает, очищает, анализирует, строит модели машинного обучения для решения бизнес-задач. Он отвечает на вопросы: «Почему продажи упали?», «Какие клиенты уйдут?», «Как оптимизировать цены?». Его инструменты: Python, R, SQL, библиотеки pandas, scikit-learn, визуализация в Tableau или Power BI. Он больше исследователь, чем инженер — экспериментирует, тестирует гипотезы, презентует результаты.

ML Engineer — это гибрид Software Engineer и Data Scientist. Он берёт модели, созданные Data Scientist’ом, и внедряет их в production: оптимизирует, масштабирует, автоматизирует. Его зона ответственности — чтобы модель не просто работала в Jupyter Notebook, а обрабатывала миллионы запросов в день без сбоев. Он знает MLOps, Docker, Kubernetes, CI/CD, умеет работать с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и понимает, как превратить эксперимент в продукт.

Простая аналогия: Data Scientist — это учёный, который изобретает лекарство. ML Engineer — инженер, который строит фабрику для его массового производства. Software Engineer — тот, кто создаёт саму инфраструктуру завода.

Алексей Воронов, Senior ML Engineer

Три года назад я работал Data Scientist’ом в e-commerce. Строил модели рекомендаций, предсказывал отток клиентов — классика. Модели работали отлично на тестовых данных. Но когда дело доходило до внедрения, начинались проблемы: модель тормозила, не справлялась с нагрузкой, требовала ручной перенастройки каждый месяц. Я понял, что мне интересно не просто придумывать алгоритмы, а делать так, чтобы они реально работали в продакшене. Ушёл в ML Engineering. Пришлось изучить Docker, Kubernetes, CI/CD, разобраться с мониторингом и логированием. Сейчас я отвечаю за то, чтобы наши модели обрабатывали миллионы запросов в день без сбоев. И это совсем другой уровень удовлетворения — видеть, как твой код работает в реальной жизни, а не только в тетрадке.

Ключевые навыки и образование для каждой IT-профессии

Теперь конкретика: что нужно знать и уметь для каждой роли. Начнём с Software Engineer. Здесь фундамент — это алгоритмы, структуры данных, паттерны проектирования. Вы должны уметь писать чистый, поддерживаемый код, понимать принципы SOLID, знать, как работают базы данных (SQL и NoSQL), разбираться в многопоточности и асинхронности. Языки: Python, Java, C++, Go, JavaScript — в зависимости от специализации (backend, frontend, mobile). Плюс: Git, Docker, тестирование (unit, integration), CI/CD. Образование: диплом в Computer Science желателен, но не обязателен — многие успешные разработчики самоучки или прошли буткемпы.

Data Scientist требует другого набора компетенций. Математика и статистика — это ваша основа: теория вероятностей, линейная алгебра, мат. анализ, статистические тесты. Вы должны уметь работать с данными: собирать, очищать, трансформировать (pandas, NumPy). Знать алгоритмы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Владеть SQL на уровне сложных запросов. Уметь визуализировать данные (Matplotlib, Seaborn, Tableau). Образование: здесь диплом важнее — магистратура по математике, статистике, физике, экономике даёт преимущество. Самоучкам сложнее без фундаментальной базы, но реально через онлайн-курсы и практику.

ML Engineer — это гибрид, поэтому требования самые широкие. Вы должны знать всё, что знает Data Scientist: алгоритмы ML, математику, работу с данными. Плюс всё, что знает Software Engineer: архитектуру, Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, логирование. Дополнительно: MLOps (управление жизненным циклом моделей), работа с облаками (AWS SageMaker, GCP AI Platform, Azure ML), оптимизация моделей (квантизация, дистилляция), работа с большими данными (Spark, Hadoop). Образование: магистратура по CS или математике — сильный плюс, но главное — практический опыт в обеих областях.

По данным исследования Stack Overflow Developer Survey 2023, 70% Software Engineers имеют профильное образование, но 30% — самоучки. Среди Data Scientists доля самоучек меньше — около 15%. ML Engineers практически всегда имеют формальное образование и несколько лет опыта в смежных ролях.

Зарплаты и карьерные перспективы в IT-индустрии

Перейдём к цифрам — самой волнующей части для многих. Зарплаты в этих трёх профессиях различаются в зависимости от уровня, региона и компании. В России, по данным hh.ru и Хабр Карьеры за 2024 год, средние зарплаты выглядят так:

• Software Engineer (Junior): 80-120 тысяч рублей
• Software Engineer (Middle): 150-250 тысяч рублей
• Software Engineer (Senior): 250-400 тысяч рублей
• Data Scientist (Junior): 100-150 тысяч рублей
• Data Scientist (Middle): 180-300 тысяч рублей
• Data Scientist (Senior): 300-500 тысяч рублей
• ML Engineer (Middle): 200-350 тысяч рублей
• ML Engineer (Senior): 350-600 тысяч рублей

ML Engineer зарабатывает больше, потому что требует более широкого набора навыков и решает сложные задачи масштабирования. Спрос на эту роль растёт быстрее всего — по данным LinkedIn, за последние 3 года количество вакансий ML Engineer выросло на 74%. Для сравнения: Software Engineer — на 25%, Data Scientist — на 35%.

Карьерные перспективы различаются. Software Engineer может расти от Junior до Senior, затем становиться Tech Lead, Engineering Manager, CTO. Путь понятный, проторенный. Data Scientist растёт от аналитика до Senior DS, затем может стать Lead Data Scientist, Head of Analytics, Chief Data Officer. Но конкуренция высока — на одну вакансию Data Scientist приходится 5-7 откликов против 2-3 на Software Engineer.

ML Engineer имеет самые широкие карьерные возможности: может двигаться в сторону архитектуры (ML Architect), управления (Head of ML), исследований (Research Engineer) или продукта (Product ML Engineer). Востребованность на рынке растёт, компании борются за таких специалистов. 💼

Важный момент: для ML Engineer практически нет Junior-позиций. Компании ищут специалистов с опытом минимум 2-3 года — либо в Software Engineering, либо в Data Science. Это роль для тех, кто уже что-то умеет.

Мария Соколова, Lead Data Scientist

Когда я пять лет назад выбирала между Software Engineering и Data Science, меня привлекла возможность работать с данными и видеть, как твои модели влияют на бизнес. Я пошла в Data Science. Первые два года были сложными — нужно было постоянно учиться, осваивать новые алгоритмы, разбираться в статистике. Но когда моя модель по предсказанию оттока клиентов сэкономила компании 15 миллионов рублей за квартал — это был момент, когда я поняла, что выбор был правильным. Да, зарплата растёт медленнее, чем у ML Engineers. Да, приходится много презентовать результаты бизнесу, а не только кодить. Но для меня важен не только доход, но и возможность влиять на решения компании через данные. Сейчас я руковожу командой из семи аналитиков, и мы строим аналитическую культуру в компании с нуля.

Как выбрать IT-профессию по своим способностям и интересам

Теперь практика: как понять, что подходит именно вам. Первый критерий — ваши склонности. Если вам нравится создавать что-то с нуля, писать код, решать задачи архитектуры, видеть продукт в работе — идите в Software Engineering. Если вас увлекает поиск закономерностей, работа с цифрами, исследования, эксперименты, ответы на вопросы «почему» и «что будет, если» — выбирайте Data Science. Если вы хотите соединить оба мира — строить системы, которые работают с моделями машинного обучения, масштабировать и оптимизировать — вам в ML Engineering.

Второй критерий — ваш бэкграунд. Если у вас сильная математическая база (физмат, экономика, статистика), вам легче войти в Data Science. Если у вас есть опыт программирования и понимание архитектуры — начинайте с Software Engineering. Если у вас есть и то, и другое — прямая дорога в ML Engineering, но помните про высокий порог входа.

Третий критерий — образ жизни и личные предпочтения. Software Engineer чаще всего работает в команде, пишет код по спецификациям, участвует в code review, спринтах, митингах. Работа структурированная, предсказуемая. Data Scientist больше работает самостоятельно или в небольших командах, много экспериментирует, общается с бизнесом, презентует результаты. Работа менее предсказуемая, больше творчества. ML Engineer — это баланс: нужно и кодить, и работать с моделями, и взаимодействовать с разными командами (DS, DevOps, продукт).

• Выбирайте Software Engineering, если: вы любите строить системы, понимаете архитектуру, хотите быстро войти в профессию, вам нравится работа в команде и чёткая структура.
• Выбирайте Data Science, если: вас увлекает математика, статистика, работа с данными, вы готовы к длительному обучению и хотите влиять на бизнес-решения через аналитику.
• Выбирайте ML Engineering, если: у вас уже есть опыт в программировании или DS, вы хотите максимальный доход, готовы к высоким требованиям и интересуетесь масштабированием и оптимизацией.

Четвёртый критерий — рынок и востребованность. Software Engineers нужны всегда и везде — от стартапов до корпораций. Data Scientists востребованы в средних и крупных компаниях, где есть данные и задачи аналитики. ML Engineers нужны компаниям, которые уже внедряют ML в продукты — это топовые техкомпании, финтех, e-commerce, телеком. Если вы живёте в небольшом городе, найти работу ML Engineer будет сложнее.

Не бойтесь экспериментировать. Многие успешные специалисты начинали с одной роли, а потом переходили в другую. Главное — начать и набираться опыта.

Пути перехода между ML, Data Science и Software Engineering

Хорошая новость: эти профессии не изолированы. Переходы между ними возможны и даже распространены. Рассмотрим основные маршруты.

Из Software Engineer в ML Engineer. Это один из самых популярных путей. У вас уже есть навыки программирования, понимание архитектуры, работа с Docker и CI/CD. Что нужно добавить: математику (линейная алгебра, статистика), алгоритмы машинного обучения, библиотеки TensorFlow/PyTorch, MLOps-инструменты. Стратегия: возьмите онлайн-курс по ML (например, Andrew Ng на Coursera), начните с pet-проектов, где вы обучаете модели и внедряете их в простые приложения. Через год практики и участия в реальных проектах вы сможете претендовать на Junior ML Engineer или Middle, если у вас был Senior-уровень в разработке. 🚀

Из Data Scientist в ML Engineer. Здесь обратная ситуация: у вас есть знания ML, математики, работы с данными. Нужно усилить инженерные навыки: изучить Docker, Kubernetes, CI/CD, научиться писать production-код (не только в ноутбуках), понять принципы масштабирования и оптимизации. Стратегия: участвуйте в проектах, где ваши модели внедряются в продакшн, общайтесь с DevOps, изучайте код коллег-разработчиков. Пройдите курсы по MLOps (например, на Coursera или Udacity). Через 1-2 года вы будете готовы к переходу.

Из Software Engineer в Data Scientist. Это сложнее, потому что требует серьёзной математической базы. Если у вас есть фундамент (физмат в университете), задача упрощается. Стратегия: изучите статистику, теорию вероятностей, алгоритмы ML (курсы Andrew Ng, специализация по DS на Coursera), освойте pandas, scikit-learn, начните участвовать в соревнованиях на Kaggle. Важно: вам понадобится портфолио проектов, где вы решаете реальные аналитические задачи. Переход займёт 1,5-2 года.

Из Data Scientist в Software Engineer. Редкий путь, но возможный. Если вы устали от экспериментов и хотите строить стабильные системы, усильте навыки программирования: изучите паттерны проектирования, углубитесь в алгоритмы и структуры данных, освойте backend-разработку. Участвуйте в open-source проектах, пишите чистый код, проходите code review. Через год вы сможете претендовать на Junior/Middle Software Engineer.

Ключевой момент: не пытайтесь освоить всё сразу. Выберите направление, составьте чёткий план обучения, начните с малого — pet-проекты, курсы, участие в сообществах. Постепенно наращивайте компетенции и ищите возможности применить новые навыки в текущей работе или side-проектах.

По данным опроса Stack Overflow 2023, около 35% разработчиков меняли специализацию хотя бы раз за карьеру. Это нормально и даже полезно — расширяет кругозор, делает вас более ценным специалистом и открывает новые карьерные возможности.

Ваша карьера — это не линейный путь, а набор осознанных решений. Software Engineer даёт вам стабильность и широкий рынок. Data Scientist — возможность влиять на бизнес через данные и аналитику. ML Engineer — максимальный доход и сложные технические задачи. Каждая профессия хороша по-своему, и выбор зависит от ваших способностей, интересов и жизненных приоритетов. Не гонитесь за модой или высокими зарплатами — выбирайте то, что резонирует с вами. Начните с одной роли, получите опыт, и если поймёте, что хотите большего — переходите. Главное — не стоять на месте и постоянно развиваться. Рынок меняется, технологии эволюционируют, и ваша способность адаптироваться станет вашим главным активом.