Computer Vision Engineer vs Data Scientist vs ML Engineer: какую специализацию выбрать

Для кого эта статья:

• Студенты и молодые специалисты, интересующиеся карьерой в области искусственного интеллекта и машинного обучения
• Профессионалы, желающие сменить специализацию или углубить свои знания в AI/ML
• Работодатели и HR-специалисты, ищущие информацию о навыках и требованиях к кандидатам в области AI

Три самые востребованные специализации в AI — Computer Vision Engineer, Data Scientist и ML Engineer — на первый взгляд похожи, но решают разные задачи и требуют разного мышления. Выбор между ними определит, будете ли вы обучать модели распознавать лица в толпе, искать закономерности в петабайтах данных или строить производственные ML-системы, обрабатывающие миллионы запросов в секунду. Ошибка в выборе специализации стоит минимум года потерянного времени и упущенных карьерных возможностей. Разберём, кто чем занимается на самом деле, какие навыки требуются и какой путь приведёт именно вас к результату 🎯

Ключевые отличия между CV Engineer, Data Scientist и ML Engineer

Специализации в искусственном интеллекте различаются не столько используемыми инструментами, сколько типом задач и глубиной фокуса. Computer Vision Engineer работает исключительно с визуальными данными — изображениями и видео. Data Scientist анализирует любые данные, ищет инсайты и строит модели для бизнес-задач. ML Engineer фокусируется на производственной разработке — превращает модели в масштабируемые системы.

Computer Vision Engineer погружён в специфику обработки визуальных данных. Он знает, как работают свёрточные нейросети, понимает архитектуры от ResNet до Transformer-based моделей типа Vision Transformer. Его задачи — распознавание лиц, детекция объектов на видео, медицинская диагностика по снимкам, автономное вождение. Работа требует глубокого понимания computer vision pipeline: от предобработки изображений до оптимизации inference.

Data Scientist — универсал в мире данных. Он работает с любыми источниками информации: транзакциями пользователей, логами серверов, результатами опросов, временными рядами продаж. Его главная задача — извлечь ценность из данных, построить модель, которая решит бизнес-проблему. Data Scientist проводит A/B-тесты, строит рекомендательные системы, прогнозирует отток клиентов, сегментирует аудиторию. Статистика и способность переводить бизнес-вопросы в математические задачи — его основное оружие.

ML Engineer — это инженер, который делает модели рабочими. Он берёт jupyter-ноутбук Data Scientist’а и превращает его в систему, способную обрабатывать тысячи запросов в секунду с гарантированной латентностью. ML Engineer знает Docker, Kubernetes, CI/CD, умеет писать production-код на Python или Scala, понимает распределённые системы. Его интересует не столько точность модели, сколько её стабильность, скорость работы и стоимость инфраструктуры.

Дмитрий Соколов, Lead AI Engineer

Пришёл в AI пять лет назад с позиции backend-разработчика. Первым желанием было стать Data Scientist — казалось, что это самая престижная роль. Прошёл курсы по ML, научился строить модели, даже выиграл пару соревнований на Kaggle. Устроился джуном в компанию и быстро понял: мне скучно сидеть в jupyter notebook и подбирать гиперпараметры. Я хотел видеть, как моя работа влияет на реальных пользователей, хотел думать о производительности и архитектуре. Переквалифицировался в ML Engineer — и это было лучшее карьерное решение. Теперь я строю системы, которые обрабатывают 10 миллионов предсказаний в день, и получаю от этого кайф. Data Science — для тех, кто любит копаться в данных. ML Engineering — для тех, кто любит строить системы.

Необходимые навыки и образование для каждой AI-специализации

Требования к образованию и навыкам различаются кардинально. Computer Vision Engineer нуждается в глубоком понимании математики нейронных сетей, архитектур CNN и методов обработки изображений. Data Scientist должен владеть статистикой, классическим ML и уметь работать с бизнесом. ML Engineer требуется сильный бэкграунд в программировании и знание DevOps-практик.

Computer Vision Engineer:

• Математика: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей на продвинутом уровне
• Глубокое обучение: архитектуры CNN (ResNet, EfficientNet, YOLO), Transformer-based модели (ViT, DETR)
• Фреймворки: PyTorch или TensorFlow, OpenCV, библиотеки для аугментации (Albumentations)
• Специфические знания: object detection, semantic segmentation, image classification, GANs
• Обработка изображений: filtering, edge detection, feature extraction
• Оптимизация: model pruning, quantization, TensorRT для ускорения inference

Образование: степень в computer science, математике или смежной области. Профильные магистратуры по computer vision дают серьёзное преимущество. Многие приходят через PhD в CV или после работы в научных лабораториях.

Data Scientist:

• Статистика: проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, байесовские методы
• Machine Learning: классические алгоритмы (Random Forest, Gradient Boosting, SVM), feature engineering
• Программирование: Python (pandas, numpy, scikit-learn), SQL на уровне сложных запросов
• Визуализация: matplotlib, seaborn, plotly для построения понятных графиков
• Бизнес-аналитика: умение формулировать гипотезы, проводить A/B-тесты, считать метрики
• Deep Learning: базовое понимание нейросетей (опционально, но всё чаще требуется)

Образование: широкий спектр — от математики и физики до экономики и социологии. Главное — аналитическое мышление и умение работать с данными. Онлайн-курсы и boot camp’ы дают достаточно знаний для входа в профессию.

ML Engineer:

• Программирование: уверенный Python, понимание ООП, паттернов проектирования, clean code
• Software Engineering: Git, тестирование, code review, работа в команде разработки
• DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, мониторинг (Prometheus, Grafana)
• ML frameworks: PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, умение оптимизировать модели для production
• Облачные платформы: AWS/GCP/Azure — сервисы для ML (SageMaker, Vertex AI)
• Базы данных: SQL и NoSQL, понимание, когда что использовать
• API: проектирование REST/gRPC API, FastAPI, Flask

Образование: computer science или software engineering. ML Engineer’ы часто приходят из backend-разработки, получив дополнительные знания в ML. Сильные инженерные навыки важнее глубоких знаний математики.

По данным опроса AI/ML профессионалов, проведённого Kaggle в 2023 году, 67% Data Scientists имеют магистерскую степень, в то время как среди ML Engineers этот показатель составляет 52%. Computer Vision Engineers занимают промежуточное положение — 58% с магистерской степенью, но значительная доля (23%) имеет PhD, что выше, чем в других специализациях.

Задачи и проекты: что делают специалисты AI ежедневно

Рабочие будни трёх специализаций отличаются кардинально. Computer Vision Engineer проводит дни, обучая модели распознавать объекты и оптимизируя их работу. Data Scientist анализирует данные, строит гипотезы и общается с бизнес-заказчиками. ML Engineer пишет код, настраивает инфраструктуру и мониторит системы в production.

Типичный день Computer Vision Engineer:

• Аннотация и подготовка датасета изображений для обучения модели
• Эксперименты с архитектурами: тестирование YOLO vs EfficientDet для детекции объектов
• Обучение модели на GPU-кластере, отслеживание метрик (mAP, IoU)
• Анализ ошибок модели: почему она путает кошек с собаками в определённых условиях
• Оптимизация модели для edge-устройств: уменьшение размера и ускорение inference
• Интеграция модели в pipeline обработки видео в реальном времени

Проекты варьируются от распознавания лиц для систем безопасности до автоматической диагностики заболеваний по медицинским снимкам. Computer Vision Engineer может работать над системой автономного вождения, подсчётом посетителей в ритейле или модерацией контента в социальных сетях.

Анна Королёва, Senior Data Scientist

Четыре года назад выбирала между Data Science и ML Engineering. Выбрала первое — и это был осознанный выбор. Мне нравится быть на стыке бизнеса и технологий. Типичный мой проект: бизнес приходит с проблемой «клиенты уходят, не понимаем почему». Я копаюсь в данных, строю когорты, проверяю гипотезы, визуализирую паттерны. Нахожу, что уходят пользователи, не получившие персонализированного опыта в первую неделю. Строю модель прогнозирования оттока, предлагаю A/B-тест с таргетированными push-уведомлениями. Тест показывает снижение оттока на 15%. Бизнес счастлив, я счастлива. Да, я не пишу production-код. Но я влияю на стратегию продукта. Это моя зона интереса — видеть, как аналитика меняет бизнес-решения.

Типичный день Data Scientist:

• Встреча с продакт-менеджером: обсуждение новой фичи и какие данные нужны для её оценки
• SQL-запросы к базе данных: извлечение данных о поведении пользователей за последние 3 месяца
• Exploratory Data Analysis: построение распределений, корреляционный анализ, поиск аномалий
• Feature engineering: создание новых признаков из существующих данных
• Обучение модели: сравнение LightGBM и CatBoost, подбор гиперпараметров
• Подготовка презентации для стейкхолдеров: визуализация результатов, бизнес-рекомендации
• Проведение A/B-теста: анализ статистической значимости различий между группами

Data Scientist работает над широким спектром задач: прогнозирование продаж, сегментация клиентов, оптимизация цен, рекомендательные системы, детекция мошенничества. Его работа часто начинается с бизнес-вопроса и заканчивается презентацией инсайтов руководству.

Типичный день ML Engineer:

• Code review: проверка pull request коллеги с новым feature в ML-сервисе
• Рефакторинг кода: выделение общей логики препроцессинга в отдельный модуль
• Настройка CI/CD pipeline: автоматическое тестирование и деплой модели при обновлении
• Оптимизация латентности: профилирование кода, поиск узких мест, переход на более быстрые библиотеки
• Мониторинг production: анализ графиков в Grafana, расследование аномального роста latency
• Scaling: настройка автомасштабирования pod’ов в Kubernetes при росте нагрузки
• Обновление версии модели в production: canary deployment с постепенным переключением трафика

ML Engineer превращает экспериментальный код в надёжную систему. Он создаёт API для предсказаний модели, настраивает автоматическое переобучение при поступлении новых данных, обеспечивает мониторинг drift’а модели, пишет тесты, документацию и поддерживает инфраструктуру.

Сравнение зарплат и карьерных перспектив в сфере AI/ML

Зарплаты в AI/ML зависят от специализации, региона, уровня компании и опыта. По данным исследования Hacker Rank 2023, медианная зарплата ML Engineer в США выше, чем у Data Scientist, на 8-12%. Computer Vision Engineer занимает промежуточное положение, но в топовых tech-компаниях получает премиум за узкую специализацию.

Зарплаты в России (Москва, 2024):

• Junior Data Scientist: 120-180 тыс. рублей
• Middle Data Scientist: 200-350 тыс. рублей
• Senior Data Scientist: 350-600 тыс. рублей
• Junior ML Engineer: 150-200 тыс. рублей
• Middle ML Engineer: 250-400 тыс. рублей
• Senior ML Engineer: 400-700 тыс. рублей
• Junior CV Engineer: 140-190 тыс. рублей
• Middle CV Engineer: 230-380 тыс. рублей
• Senior CV Engineer: 380-650 тыс. рублей

ML Engineer получает больше за счёт инженерных навыков и дефицита специалистов, способных работать с production-системами. Компании готовы платить premium за тех, кто умеет не только обучить модель, но и запустить её в production с гарантией стабильности и масштабируемости.

Карьерные перспективы зависят от траектории роста. Data Scientist часто движется в сторону Product Analytics, становится Head of Data Science или переходит в продуктовый менеджмент. ML Engineer растёт до Staff/Principal Engineer, архитектора ML-систем или переходит в Platform Engineering. Computer Vision Engineer может стать Research Scientist, Lead CV Engineer или специализироваться ещё уже — например, в 3D computer vision или medical imaging.

Спрос на специалистов по данным LinkedIn Economic Graph показывает: вакансий ML Engineer выросло на 74% за последние два года, Data Scientist — на 35%, Computer Vision Engineer — на 40%. ML Engineer лидирует из-за массового внедрения ML в продуктовые компании, которым нужны специалисты для запуска моделей в production.

Карьерный потолок в России — 700-900 тыс. рублей для Senior/Lead позиций. В западных компаниях с удалённой работой — $150-250k в год (примерно 14-23 млн рублей в год). Tech-гиганты платят Senior ML Engineer в Калифорнии $300-500k total compensation с учётом акций и бонусов.

Как выбрать подходящую специализацию для старта в AI

Выбор специализации должен основываться на трёх факторах: ваших природных склонностях, текущих навыках и карьерных целях. Нет универсально «лучшей» специализации — есть подходящая именно вам.

Выбирайте Computer Vision Engineer, если:

• Вас завораживает работа с визуальными данными и вы готовы глубоко погрузиться в архитектуры нейросетей
• У вас сильный математический бэкграунд и вам интересно понимать, как работают модели на низком уровне
• Вы готовы специализироваться узко и становиться экспертом в конкретной области (распознавание лиц, медицинская диагностика, автономное вождение)
• Вам комфортно работать над долгими проектами с глубоким погружением в одну задачу
• Вы хотите работать в компаниях, где CV — core бизнес: беспилотники, security, медтех, AR/VR

Выбирайте Data Scientist, если:

• Вам интересно решать разнообразные бизнес-задачи и видеть прямое влияние своей работы на метрики компании
• Вы любите общаться с людьми, презентовать результаты и переводить сложное на понятный язык
• Вам нравится исследовательская работа: выдвигать гипотезы, проверять их, делать выводы
• У вас аналитический склад ума и развито бизнес-мышление
• Вы хотите работать в продуктовых или консалтинговых компаниях, где данные — основа решений
• Вам важнее широта навыков, чем глубина в одной технологии

Выбирайте ML Engineer, если:

• У вас сильный бэкграунд в программировании и вам нравится писать качественный production-код
• Вас мотивирует создание систем, которые работают стабильно под нагрузкой
• Вам интересны инфраструктура, облака, DevOps-практики
• Вы хотите видеть результат своей работы в виде работающего сервиса, а не jupyter notebook’а
• Вам комфортнее работать с кодом, чем с бизнес-стейкхолдерами
• Вы цените высокие зарплаты и спрос на рынке — ML Engineer сейчас наиболее востребованная роль

Практический совет: начните с Data Science, если не уверены. Это наиболее универсальная специализация, дающая широкое понимание ML и работы с данными. Через год-два, набравшись опыта, вы сможете специализироваться в CV или уйти в ML Engineering, имея хорошую базу. Обратный путь (от узкой специализации к широкой) сложнее.

Учитывайте рынок труда в вашем регионе. В Москве и Санкт-Петербурге спрос на все три специализации высокий. В региональных городах вакансий Data Scientist больше — это более универсальная роль, востребованная не только в tech-компаниях, но и в банках, ритейле, телекоме. Computer Vision Engineer — самая нишевая роль, вакансий меньше, но конкуренция ниже.

Если вы уже работаете в смежной области, учитывайте текущие навыки. Backend-разработчику проще стать ML Engineer. Аналитику или экономисту с навыками SQL и Excel — логичнее идти в Data Science. Специалисту с математическим или физическим образованием, интересующемуся глубоким обучением — рассмотреть Computer Vision.

Не игнорируйте свои личные интересы. Если вас не зажигает работа с изображениями, не идите в CV только потому что «там платят хорошо». Вы быстро выгорите. Если вас бесит общение с бизнесом и презентации, Data Science станет мучением. Выбирайте то, что даёт энергию, а не забирает её.

Три специализации в AI/ML — это три разных профессии со своими задачами, требуемыми навыками и карьерными траекториями. Computer Vision Engineer решает узкий класс задач, связанных с визуальными данными, требует глубокой экспертизы в нейросетях. Data Scientist — универсал, работающий на стыке бизнеса и технологий, нужны навыки аналитики и коммуникации. ML Engineer строит production-системы, критичны инженерные навыки и знание инфраструктуры. Ваш выбор должен учитывать личные склонности, текущий опыт и карьерные цели. Начните с анализа, что именно вас мотивирует: глубокое понимание технологии, влияние на бизнес или построение надёжных систем. Выбрав направление, инвестируйте в образование и практические проекты — портфолио важнее сертификатов. Рынок AI/ML растёт, и специалисты всех трёх направлений востребованы. Главное — выбрать то, в чём вы сможете стать действительно хороши, а не гнаться за модными трендами 🚀