Deep Learning Engineer vs Data Scientist vs ML Engineer: сравнение профессий и выбор направления

Для кого эта статья:

• Студенты и начинающие специалисты в области ИТ и AI
• Профессионалы, рассматривающие переход на карьеру в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта
• Рекрутеры и управляющие, желающие разобраться в различиях между ролями Data Scientist, ML Engineer и Deep Learning Engineer

Три буквы — DL, DS, ML — вызывают больше путаницы, чем ясности. Вы изучаете Python, разбираетесь в нейронных сетях, но вакансии звучат так похоже, что непонятно, куда вообще податься. Deep Learning Engineer обещает работу с передовыми алгоритмами, Data Scientist — анализ данных и бизнес-инсайты, ML Engineer — внедрение моделей в продакшн. Разница не очевидна, пока не столкнёшься с реальными задачами. Сегодня разберём, кто из этих специалистов чем занимается, какие навыки требуются и как не прогадать с выбором карьерного пути в AI.

Кто есть кто: основные роли в мире ИИ и данных

Начнём с фундамента. Data Scientist — это специалист, который извлекает знания из данных. Он строит гипотезы, проверяет их статистическими методами, создаёт прогнозные модели и визуализирует результаты для бизнеса. Дата-сайентист работает на стыке аналитики, статистики и машинного обучения. Его задача — найти закономерности, которые помогут компании принимать решения: от оптимизации маркетинговых кампаний до прогнозирования оттока клиентов.

Machine Learning Engineer занимается тем, что превращает экспериментальные модели в работающие системы. Если дата-сайентист создал алгоритм в Jupyter Notebook, ML-инженер упакует его в Docker-контейнер, настроит CI/CD, оптимизирует производительность и развернёт в облаке. Эта роль ближе к классической разработке — здесь важны навыки программирования, архитектура систем, знание DevOps-практик. ML Engineer отвечает за масштабируемость, надёжность и скорость работы моделей в реальных условиях.

Deep Learning Engineer — узкая специализация внутри машинного обучения. Этот человек фокусируется на нейронных сетях: свёрточных (CNN), рекуррентных (RNN), трансформерах, генеративных моделях. Он работает с задачами компьютерного зрения, обработки естественного языка, синтеза речи. Deep Learning Engineer погружён в математику, архитектуры моделей, оптимизацию обучения на GPU-кластерах. Это самая исследовательская из трёх ролей, требующая глубокого понимания алгоритмов и постоянного изучения научных статей.

Антон Ковалёв, ML Engineer

Когда я выбирал между Data Science и ML Engineering, думал, что разница — лишь в названии. Устроился дата-сайентистом в финтех-стартап. Первые полгода строил модели кредитного скоринга — анализировал данные, подбирал фичи, обучал градиентные бустинги. Всё работало прекрасно в ноутбуках. Потом пришло время внедрять модель в продакшн. И тут началось: как обрабатывать запросы с задержкой меньше 100 мс? Как мониторить деградацию модели? Как откатиться на предыдущую версию? Я не умел ничего из этого. Пришлось учить Kubernetes, FastAPI, системы логирования. В итоге понял: мне нравится именно инженерная часть — делать так, чтобы модель работала стабильно под нагрузкой. Перешёл в роль ML Engineer, и всё встало на свои места. Теперь я не строю модели с нуля — я делаю их живыми в продакшне.

Различия в задачах и обязанностях трех IT профессий

Теперь перейдём к конкретике. Data Scientist начинает день с изучения бизнес-проблемы. Ему нужно понять, что хочет заказчик: увеличить конверсию, снизить затраты, улучшить рекомендации. Дальше — сбор и очистка данных. По статистике Anaconda State of Data Science 2023, дата-сайентисты тратят до 45% времени на подготовку данных. Затем идёт исследовательский анализ (EDA), построение признаков (feature engineering), выбор алгоритма и обучение модели. Финальный этап — визуализация результатов и презентация выводов руководству. Дата-сайентист работает в связке с аналитиками, продакт-менеджерами, маркетологами.

ML Engineer получает готовую модель и думает, как её запустить. Он пишет API для взаимодействия с моделью, настраивает балансировщики нагрузки, интегрирует систему с существующей инфраструктурой. Ключевая задача — обеспечить, чтобы модель работала быстро, не падала под нагрузкой и автоматически обновлялась при появлении новых данных. ML-инженер создаёт пайплайны для переобучения моделей, внедряет A/B-тестирование, настраивает мониторинг метрик. Он тесно взаимодействует с DevOps-командой, бэкенд-разработчиками, архитекторами систем.

Deep Learning Engineer погружён в исследования. Его задача — спроектировать архитектуру нейронной сети под конкретную проблему. Если нужно распознавать объекты на изображениях — он выбирает между ResNet, EfficientNet, Vision Transformer. Если задача — генерация текста — изучает GPT, BERT, LLaMA. DL-инженер экспериментирует с гиперпараметрами, функциями потерь, методами регуляризации. Он запускает обучение на мощных серверах с несколькими GPU, анализирует графики обучения, ищет способы ускорить сходимость. Эта роль требует терпения: обучение одной модели может занимать дни или даже недели.

Важный нюанс: границы между ролями часто размыты. В маленьких стартапах один человек может совмещать все три функции. В крупных компаниях вроде Яндекса или VK разделение строже — каждый занимается своей областью. Но тренд последних лет — движение к T-shaped специалистам: глубокая экспертиза в одной области плюс базовое понимание смежных.

Hard и soft skills: что нужно знать специалистам по ML

Начнём с Data Scientist. Основа — математика: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика. Без этого не разобраться, как работают алгоритмы. Программирование: Python (обязательно), R (опционально). Библиотеки: NumPy, Pandas для работы с данными; Scikit-learn для классических алгоритмов ML; Matplotlib, Seaborn для визуализации. SQL — must have, потому что данные обычно хранятся в базах. Знание A/B-тестирования, метрик качества моделей (precision, recall, ROC-AUC), умение работать с дисбалансом классов. Soft skills: способность объяснить технические вещи нетехническим людям, критическое мышление, умение задавать правильные вопросы бизнесу.

ML Engineer требуются более инженерные навыки. Программирование на продакшн-уровне: чистый код, паттерны проектирования, тестирование. Знание фреймворков для развёртывания моделей: Flask, FastAPI, TensorFlow Serving. Контейнеризация: Docker, Kubernetes. CI/CD: Jenkins, GitLab CI. Облачные платформы: AWS, Google Cloud, Yandex Cloud. Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK-стек. Понимание распределённых систем, балансировки нагрузки, кэширования. Базовые знания ML-алгоритмов, чтобы понимать, что оптимизировать. Soft skills: коммуникация с командами разработки, умение декомпозировать задачи, проактивность в решении проблем.

Deep Learning Engineer должен владеть специализированными инструментами. PyTorch или TensorFlow — на выбор, но лучше знать оба. Понимание архитектур: CNN для изображений, RNN/LSTM для последовательностей, Transformer для NLP-задач. Знание техник: transfer learning, fine-tuning, data augmentation, regularization. Работа с GPU: CUDA, cuDNN, оптимизация вычислений. Фреймворки для ускорения: ONNX, TensorRT. Умение читать научные статьи на arXiv, воспроизводить результаты, адаптировать код из репозиториев GitHub. Математика на уровне выше среднего: понимание градиентного спуска, backpropagation, функций активации. Soft skills: усидчивость (эксперименты долгие), внимание к деталям, способность систематизировать результаты.

Мария Соколова, Data Scientist

Я пришла в Data Science из экономики. Умела работать в Excel, знала статистику, но программирования почти не было. Первый проект — прогнозирование спроса для ритейла. Я потратила три недели на то, чтобы разобраться, как соединить таблицы в Pandas и построить простую линейную регрессию. Модель работала плохо. Руководитель посмотрел и сказал: «Данные грязные, половина значений пропущена, а ты не обработала выбросы». Пришлось учить всё с нуля: как чистить данные, заполнять пропуски, нормализовать признаки. Следующие полгода я осваивала библиотеки, изучала алгоритмы, смотрела курсы. Самое сложное оказалось не в технике, а в понимании бизнес-контекста. Модель может быть математически точной, но бесполезной для компании. Научилась задавать вопросы: зачем нужен прогноз? Какие решения будут приниматься? Какая ошибка допустима? Когда связала технику и бизнес-логику — всё пошло гораздо проще.

Список обязательных hard skills для каждой роли:

• Data Scientist: Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, статистика, визуализация, A/B-тестирование, работа с дисбалансом классов, интерпретация моделей.
• ML Engineer: Python (продакшн-уровень), Docker, Kubernetes, FastAPI/Flask, CI/CD, облачные платформы, мониторинг, оптимизация производительности, версионирование моделей.
• Deep Learning Engineer: PyTorch/TensorFlow, CUDA, архитектуры нейросетей (CNN, RNN, Transformer), transfer learning, оптимизация обучения, работа с большими датасетами, чтение научных статей.

Soft skills общие для всех: умение работать в команде, адаптивность к изменениям (технологии меняются быстро), способность к самообучению, управление временем. По данным LinkedIn Workforce Report 2023, работодатели ценят специалистов, которые сочетают технические навыки с навыками коммуникации и критического мышления.

Карьерные перспективы и зарплаты в сфере машинного обучения

Начнём с цифр. По данным HeadHunter и Habr Career, медианная зарплата Data Scientist в России в 2024 году — 180 000 рублей для мидл-уровня. ML Engineer получает примерно на 15-20% больше — около 210 000 рублей. Deep Learning Engineer, как узкий специалист, стартует от 200 000 рублей и может дорасти до 400 000+ в крупных компаниях. В Москве и Санкт-Петербурге зарплаты выше на 20-30% по сравнению с регионами. Удалённая работа размывает географические границы: многие компании нанимают специалистов из любых городов.

Карьерный путь Data Scientist выглядит так: Junior (1-2 года опыта) → Middle (2-4 года) → Senior (4+ лет) → Lead Data Scientist или Head of Data Science. Дальше можно уйти в управление — руководить командой аналитиков и дата-сайентистов. Альтернативный вариант — стать экспертом-консультантом, работать на фрилансе или в аутсорсе. Некоторые переходят в продуктовый менеджмент, используя понимание данных для принятия стратегических решений.

ML Engineer часто движется в сторону архитектуры ML-систем. Карьерная лестница: Junior → Middle → Senior → ML Architect или Head of ML Engineering. Возможен переход в MLOps — направление, фокусирующееся на автоматизации процессов машинного обучения. Спрос на ML-инженеров растёт быстрее, чем на дата-сайентистов, потому что компании осознали: недостаточно создать модель, нужно уметь её эксплуатировать. По прогнозам Gartner, к 2025 году 75% AI-проектов будут проваливаться из-за неспособности внедрить модели в продакшн. Это даёт ML Engineer отличные перспективы.

Deep Learning Engineer чаще остаётся в исследовательском треке. Можно расти до Research Scientist или Principal AI Engineer. Многие уходят в академию — преподают, публикуют статьи, участвуют в конференциях вроде NeurIPS или ICML. Ещё один путь — стартапы. DL-инженеры с опытом становятся техническими сооснователями компаний, разрабатывающих AI-продукты. Зарплаты в международных корпорациях (Google, NVIDIA, OpenAI) начинаются от $150 000 в год для middle-уровня и могут достигать $500 000+ для топовых специалистов.

Перспективы рынка. По оценке Московской школы управления «Сколково», к 2025 году российской экономике потребуется более 100 000 специалистов в области искусственного интеллекта. Крупнейшие работодатели — Яндекс, VK, Сбер, Тинькофф, Ozon, Авито. Растёт спрос в промышленности, медицине, финансах, ритейле. Даже традиционные компании начинают внедрять ML-решения для автоматизации процессов.

Как выбрать свое направление в AI и data science

Выбор зависит от ваших склонностей. Если вам нравится исследовать данные, искать закономерности, общаться с бизнесом и визуализировать результаты — Data Scientist ваш путь. Эта роль подходит тем, кто любит разнообразие задач, не боится неопределённости и умеет объяснять сложные вещи простым языком. Вы будете на стыке техники и бизнеса, влияя на стратегические решения компании.

Если вас привлекает инженерия, разработка надёжных систем, оптимизация производительности — идите в ML Engineering. Здесь нужна любовь к чистому коду, пониманию архитектуры, работе с инфраструктурой. Вы превратите идеи в работающие продукты, которые используют миллионы людей. ML Engineer — это баланс между разработкой и машинным обучением, роль для тех, кто хочет видеть реальный результат своей работы.

Если вас завораживает математика нейронных сетей, вы готовы погружаться в научные статьи, экспериментировать неделями и работать на передовой технологий — Deep Learning Engineer для вас. Эта роль требует усидчивости, терпения и страсти к исследованиям. Вы будете создавать алгоритмы, которые определяют будущее AI: от автономных автомобилей до медицинской диагностики.

Практические шаги для выбора:

1. Оцените свои навыки. Сильны в математике и статистике? Data Science или Deep Learning. Любите программировать и строить системы? ML Engineering. Пройдите тесты на склонность к аналитике или инженерии — они помогут понять, что ближе.
2. Попробуйте на практике. Возьмите курс на Coursera, Stepik или Яндекс.Практикум. Пройдите проекты по всем трём направлениям. Где вам интереснее — то и выбирайте. Практика покажет больше, чем теория.
3. Изучите рынок вакансий. Зайдите на HeadHunter, Habr Career, посмотрите требования к позициям. Сравните, что просят работодатели, какие технологии актуальны. Проанализируйте, где больше возможностей для входа.
4. Поговорите с практиками. Найдите специалистов в LinkedIn, Telegram-каналах, профессиональных сообществах. Задайте вопросы: что нравится в работе? Какие сложности? Как начинали карьеру? Живой опыт стоит дороже любых статей.
5. Учитывайте долгосрочные цели. Хотите управлять командой? Data Scientist легче перейти в менеджмент. Мечтаете о стартапе? Deep Learning Engineer может стать техническим сооснователем. Планируете работать удалённо на Запад? ML Engineer востребован в зарубежных компаниях.

Не бойтесь менять направление. Многие специалисты начинают с одной роли, а потом переходят в другую. Data Scientist может стать ML Engineer, изучив инфраструктурные технологии. ML Engineer может углубиться в Deep Learning, освоив PyTorch. Границы подвижны, и гибридные специалисты ценятся высоко.

Ещё один момент: не гонитесь за трендами слепо. Да, Deep Learning сейчас на пике хайпа, но если вам не нравится математика и долгие эксперименты — вы выгорите. Выбирайте то, что вызывает искренний интерес, где готовы развиваться годами. Профессия в AI — марафон, а не спринт.

Помните: все три роли востребованы и будут расти. По прогнозам аналитической компании IDC, мировой рынок искусственного интеллекта достигнет $500 млрд к 2027 году. Компании инвестируют в AI-технологии, и спрос на специалистов только усилится. Главное — выбрать путь, который соответствует вашим способностям и амбициям.

Разница между Data Scientist, ML Engineer и Deep Learning Engineer не в престижности, а в фокусе работы. Первый ищет инсайты в данных, второй строит надёжные системы, третий создаёт продвинутые алгоритмы. Все три профессии требуют упорства, постоянного обучения и способности адаптироваться к изменениям. Выбирайте исходя из того, что вам действительно интересно делать каждый день, а не из модных заголовков. Карьера в AI — это не выбор самой «крутой» роли, а понимание, где ваши сильные стороны принесут максимальную пользу. И когда вы найдёте это пересечение — успех придёт сам.