MLOps Engineer vs Data Engineer vs DevOps: какую специализацию выбрать и в чем отличия

Для кого эта статья:

• Студенты и начинающие специалисты, интересующиеся карьерой в IT
• Профессионалы, рассматривающие смену специализации в области технологий
• HR-специалисты и менеджеры по подбору персонала в сфере IT

Вы стоите перед выбором карьерной траектории в IT, и перед вами три двери: MLOps Engineer, Data Engineer и DevOps. За каждой — свой набор вызовов, технологий и возможностей. Но в чём реальная разница между этими специализациями? Почему MLOps-инженер может получать на 30% больше классического DevOps-специалиста, а Data Engineer остаётся одной из самых востребованных профессий на рынке? Сегодня разберём, что скрывается за этими аббревиатурами, какие навыки действительно важны, и как не ошибиться с выбором специализации, которая определит вашу карьеру на годы вперёд. 💼

Ключевые отличия MLOps, Data Engineer и DevOps

Три специализации, три параллельных вселенных IT-индустрии. На первый взгляд может показаться, что все эти профессионалы делают примерно одно и то же — настраивают инфраструктуру, пишут скрипты, обеспечивают бесперебойную работу систем. Но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

DevOps Engineer — это специалист, который строит мосты между разработкой и эксплуатацией. Его главная задача — автоматизировать процессы развёртывания, мониторинга и поддержки приложений. DevOps обеспечивает, чтобы код разработчиков бесшовно попадал в продакшен, работал стабильно и масштабировался под нагрузкой. Это инженер процессов, архитектор CI/CD-конвейеров и хранитель инфраструктуры.

Data Engineer проектирует и поддерживает инфраструктуру для данных. Если DevOps работает с приложениями, то Data Engineer создаёт магистрали для петабайтов информации. Его территория — ETL-пайплайны, хранилища данных, озёра данных и обеспечение качества данных. Без Data Engineer аналитики и дата-сайентисты остаются без топлива для своих моделей и отчётов.

MLOps Engineer — гибрид DevOps и машинного обучения. Это относительно новая специализация, появившаяся в ответ на потребность индустрии переводить ML-модели из Jupiter-ноутбуков в продакшен. MLOps-инженер автоматизирует жизненный цикл моделей машинного обучения: от обучения и валидации до развёртывания, мониторинга и переобучения. Он говорит на языке как инженеров, так и data scientists.

Согласно исследованию LinkedIn Emerging Jobs Report, специализация MLOps входит в топ-10 наиболее быстрорастущих профессий с ростом спроса на 344% за последние три года. Data Engineering удерживает стабильные позиции в топ-20 востребованных ролей, в то время как DevOps остаётся фундаментальной специализацией с устоявшимися практиками.

Мария Соколова, MLOps Engineer

Я начинала как DevOps-инженер в небольшом стартапе. Настраивала Kubernetes, писала Terraform-конфиги, радовалась успешным релизам. Всё шло отлично, пока в команду не пришёл data scientist Максим со своей «революционной» моделью рекомендаций. Он принёс ноутбук с кодом на 3000 строк, зависимостями на 47 библиотек и сказал: «Надо это залить в прод». Я попыталась применить стандартный CI/CD-подход — провалилась. Модель весила 2 ГБ, требовала GPU, переобучалась каждую ночь, а метрики мониторинга из Prometheus не имели никакого отношения к точности предсказаний. Тогда я поняла: ML-системы — это совершенно другая история. Пришлось изучать Kubeflow, MLflow, настраивать A/B-тесты моделей, разбираться в дрифте данных. Сейчас я MLOps-инженер, и моя зарплата выросла на 45% по сравнению с DevOps-позицией. Но главное — я решаю задачи на стыке инженерии и науки о данных, что невероятно интересно.

Сравнение обязанностей и навыков инженерных специализаций

Понимание обязанностей каждой роли — ключ к осознанному выбору. Давайте препарируем ежедневные задачи и необходимые навыки для каждой специализации.

DevOps Engineer — обязанности:

• Проектирование и поддержка CI/CD-пайплайнов для автоматизации сборки, тестирования и развёртывания приложений
• Управление облачной и on-premise инфраструктурой через IaC (Infrastructure as Code)
• Настройка систем мониторинга, логирования и алертинга для отслеживания состояния сервисов
• Обеспечение безопасности инфраструктуры, управление секретами и сертификатами
• Оптимизация производительности приложений и снижение времени развёртывания
• Автоматизация рутинных операционных задач через скрипты и инструменты оркестрации

Data Engineer — обязанности:

• Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов для извлечения, трансформации и загрузки данных
• Проектирование и оптимизация хранилищ данных (Data Warehouses) и озёр данных (Data Lakes)
• Обеспечение качества и консистентности данных через валидацию и очистку
• Интеграция данных из множества источников: API, базы данных, файловые системы, потоковые данные
• Оптимизация запросов и производительности баз данных
• Создание и поддержка инфраструктуры для обработки больших данных (Big Data)

MLOps Engineer — обязанности:

• Автоматизация обучения, тестирования и развёртывания ML-моделей в продакшен
• Версионирование моделей, данных и экспериментов через специализированные инструменты
• Настройка мониторинга качества моделей: отслеживание точности, дрифта данных и деградации предсказаний
• Создание инфраструктуры для feature engineering и feature store
• Обеспечение воспроизводимости экспериментов и результатов
• Масштабирование ML-систем для обработки больших объёмов запросов и данных

Важный момент: все три специализации требуют сильных инженерных навыков. Soft skills вроде умения работать в команде, документировать решения и коммуницировать с разными отделами критичны для всех. Но акценты расставлены по-разному.

DevOps-инженер должен мыслить процессами и автоматизацией. Data Engineer обязан понимать природу данных и способы их эффективной обработки. MLOps-инженер находится на стыке: ему необходимо разбираться в специфике ML-систем, при этом применяя лучшие практики DevOps.

Алексей Кузнецов, Data Engineer

Когда я пришёл в компанию e-commerce, данные были повсюду, но при этом нигде. CSV-файлы на локальных машинах аналитиков, несколько неуправляемых PostgreSQL-баз, скрипты для ETL на Python, которые запускались через cron на «той самой» виртуалке, к которой доступ имели три человека. Аналитики каждый раз пересчитывали одни и те же метрики, данные расходились между отчётами, а про историчность вообще никто не думал. Мне дали три месяца, чтобы «навести порядок». Я спроектировал централизованное хранилище данных на Snowflake, построил ETL-пайплайны через Airflow, внедрил dbt для трансформаций и создал единую модель данных. Теперь у компании single source of truth, аналитики получают свежие данные по расписанию, а я могу спокойно спать по ночам, зная, что система работает как часы. Это и есть работа Data Engineer — превратить хаос данных в управляемую экосистему.

Технологии и инструменты: что должен знать каждый инженер

Технологический стек — это оружие инженера. В каждой специализации есть свой арсенал must-have инструментов, без которых профессионал просто не сможет выполнять свою работу эффективно.

Стек DevOps Engineer:

• Контейнеризация и оркестрация: Docker для создания образов приложений, Kubernetes для управления контейнерами в кластере, Helm для пакетирования приложений
• IaC-инструменты: Terraform для декларативного описания инфраструктуры, Ansible для конфигурационного менеджмента, CloudFormation для AWS
• CI/CD-платформы: Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, CircleCI для автоматизации пайплайнов
• Облачные провайдеры: AWS (EC2, S3, RDS, Lambda), Google Cloud Platform (GKE, Cloud Functions), Azure
• Мониторинг и логирование: Prometheus для сбора метрик, Grafana для визуализации, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для логов, Datadog или New Relic как SaaS-решения
• Системы версионирования: Git, GitLab, GitHub для управления кодом

Стек Data Engineer:

• Базы данных: PostgreSQL, MySQL для реляционных данных; MongoDB, Cassandra для NoSQL; ClickHouse для аналитики
• Big Data фреймворки: Apache Spark для распределённой обработки данных, Apache Hadoop для HDFS и MapReduce
• Потоковая обработка: Apache Kafka для передачи потоковых данных, Apache Flink или Spark Streaming для обработки в реальном времени
• Хранилища данных: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery для аналитических запросов
• ETL/ELT инструменты: Apache Airflow для оркестрации пайплайнов, dbt для трансформации данных, Talend или Informatica для enterprise-решений
• Языки программирования: Python (pandas, PySpark), SQL для работы с данными, Scala для Spark-приложений

Стек MLOps Engineer:

• ML-фреймворки: PyTorch и TensorFlow для обучения моделей, scikit-learn для классических алгоритмов, XGBoost и LightGBM для градиентного бустинга
• MLOps-платформы: MLflow для отслеживания экспериментов и моделей, Kubeflow для оркестрации ML-пайплайнов на Kubernetes, Amazon SageMaker или Azure ML для облачных решений
• Версионирование: DVC (Data Version Control) для версионирования данных и моделей, Git для кода
• Feature Store: Feast или Tecton для управления признаками моделей
• Мониторинг моделей: Evidently AI, WhyLabs для отслеживания дрифта данных и деградации моделей
• Serving моделей: TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server для развёртывания моделей в продакшен
• DevOps-инструменты: Docker, Kubernetes, CI/CD-системы — те же, что у DevOps, но с адаптацией под ML-специфику

Исследование Stack Overflow Developer Survey показывает, что Docker используется 59% разработчиков и инженеров, Kubernetes — 22%, а облачные платформы (AWS, Azure, GCP) в совокупности охватывают более 70% профессионалов. Для Data Engineer-специализации SQL остаётся самым востребованным навыком с упоминанием в 85% вакансий.

Критически важно понимать: технологии меняются. То, что актуально сегодня, может устареть через три года. Но принципы остаются. DevOps-инженер должен понимать, зачем нужна автоматизация, а не просто знать синтаксис Terraform. Data Engineer обязан разбираться в природе распределённых систем, а не только копировать примеры из документации Spark. MLOps-инженер должен понимать метрики качества моделей, а не просто деплоить их «как есть».

Ещё один момент: универсальность vs специализация. В небольших компаниях от DevOps-инженера могут требовать базовых навыков Data Engineering (настройка баз данных, простые ETL-пайплайны). От Data Engineer иногда ждут DevOps-компетенций (поддержка инфраструктуры для данных). MLOps-инженеры по умолчанию должны сочетать навыки обеих областей плюс понимание ML. В крупных компаниях роли более чётко разграничены.

Зарплаты и спрос на рынке труда для каждой специализации

Перейдём к прагматике. Какую специализацию выбрать, если оценивать через призму денег и карьерных перспектив? 💰

По данным платформы Хабр Карьера и исследований компании Selectel за 2024 год, медианные зарплаты в российских IT-компаниях распределяются следующим образом:

• DevOps Engineer (Middle): 180,000 — 280,000 руб/месяц
• Data Engineer (Middle): 200,000 — 320,000 руб/месяц
• MLOps Engineer (Middle): 250,000 — 380,000 руб/месяц

Для Senior-специалистов планка значительно выше:

• DevOps Engineer (Senior): 300,000 — 450,000 руб/месяц
• Data Engineer (Senior): 350,000 — 500,000 руб/месяц
• MLOps Engineer (Senior): 400,000 — 600,000 руб/месяц

Почему MLOps-инженеры зарабатывают больше? Специализация относительно новая, квалифицированных кадров мало, а спрос растёт экспоненциально. Компании, внедряющие ML в продакшен, сталкиваются с проблемой разрыва между экспериментами data scientists и работающими системами. MLOps-инженеры закрывают этот разрыв, и их ценность на рынке отражается в компенсации.

DevOps — это устоявшаяся профессия с предсказуемым карьерным трактом. Вакансий много, конкуренция высокая, но и спрос стабильный. Практически каждая IT-компания нуждается в DevOps-инженерах для поддержки инфраструктуры.

Data Engineering переживает бум благодаря повсеместному переходу компаний к data-driven подходу. Организации осознали: данные — это актив, который нужно правильно хранить, обрабатывать и делать доступным. Отсюда высокий спрос на Data Engineer-специалистов и конкурентные зарплаты.

MLOps — это emerging field. Вакансий пока меньше, чем в DevOps или Data Engineering, но они растут быстрее всех. Порог входа высокий: нужны навыки из обеих областей плюс понимание машинного обучения. Но если вы готовы инвестировать время в обучение, эта специализация предлагает максимальный потенциал роста.

Географический фактор тоже играет роль. В Москве и Санкт-Петербурге зарплаты на 20-30% выше среднероссийских. Удалённая работа для западных компаний (релокация или контракт) поднимает планку ещё выше: $4,000-$8,000 для Middle и $8,000-$15,000 для Senior специалистов в зависимости от компании и специализации.

Важный тренд: компании всё чаще ищут специалистов-гибридов. «Data Engineer с навыками MLOps», «DevOps Engineer с опытом работы с ML-системами» — такие вакансии встречаются всё чаще. Способность комбинировать компетенции значительно повышает вашу стоимость на рынке.

Как выбрать подходящий карьерный путь в IT

Теория и статистика — это хорошо, но как принять решение конкретно для себя? Вот практический фреймворк выбора специализации. 🎯

Шаг 1: Оцените свои интересы и склонности

• Вам нравится автоматизировать процессы, настраивать системы, обеспечивать стабильность? → DevOps
• Вы любите работать с большими объёмами данных, проектировать архитектуру, создавать пайплайны? → Data Engineer
• Вас привлекает машинное обучение, но больше с инженерной стороны, а не с исследовательской? → MLOps

Шаг 2: Проанализируйте свой бэкграунд

Если у вас есть опыт системного администрирования или разработки — DevOps будет естественным продолжением. Бэкграунд в аналитике данных или работе с базами данных упростит путь в Data Engineering. Знание программирования плюс интерес к ML делают MLOps логичным выбором.

Шаг 3: Оцените барьер входа и время на обучение

DevOps требует солидной базы в Linux, сетях и основах программирования. Срок обучения с нуля: 6-12 месяцев интенсивной практики. Data Engineering предполагает уверенное владение SQL и Python, понимание архитектуры баз данных. Срок обучения: 8-14 месяцев. MLOps — самый высокий порог входа, так как требуется освоить DevOps-практики, основы ML и специфические инструменты. Срок обучения: 12-18 месяцев.

Шаг 4: Учитывайте рынок труда и географию

Если вы находитесь в регионе с ограниченным количеством IT-компаний, DevOps будет наиболее универсальным выбором — такие специалисты нужны практически везде. В крупных городах и при возможности удалённой работы все три специализации имеют хороший спрос. Для работы в западных компаниях MLOps и Data Engineering часто предлагают более высокие ставки.

Шаг 5: Экспериментируйте и пробуйте

Не обязательно сразу делать окончательный выбор. Начните с основ DevOps, попробуйте небольшой Data Engineering проект, поэкспериментируйте с деплоем простой ML-модели. Практика быстро покажет, что вам ближе. Многие специалисты начинают с одной области и органично переходят в смежную по мере роста интересов и навыков.

Шаг 6: Инвестируйте в обучение

Бесплатные ресурсы (документация, YouTube, статьи) дадут базу. Но структурированные курсы и менторство ускорят путь в несколько раз. Платформы вроде Coursera, Stepik, Нетология предлагают специализированные программы. Участие в Open Source проектах и хакатонах — отличный способ получить практический опыт.

Шаг 7: Стройте портфолио

Для DevOps — настройте CI/CD-пайплайн для своего проекта, задеплойте приложение в Kubernetes, опишите инфраструктуру через Terraform. Для Data Engineer — создайте ETL-пайплайн, обработайте открытые датасеты, спроектируйте небольшое хранилище данных. Для MLOps — задеплойте модель в продакшен, настройте мониторинг, автоматизируйте переобучение. Работодатели ценят реальные проекты больше, чем сертификаты.

Выбор специализации — это не приговор на всю жизнь. IT-индустрия динамична, и многие профессионалы меняют фокус по мере накопления опыта. Главное — начать с той области, которая резонирует с вашими интересами и целями прямо сейчас. Навыки в любой из этих специализаций будут востребованы ещё долгие годы.

Три специализации — три разных способа создавать ценность в IT. DevOps обеспечивает скорость и стабильность доставки продуктов. Data Engineer превращает сырые данные в структурированные активы для бизнеса. MLOps переводит научные эксперименты в работающие системы, меняющие индустрии. Ваш выбор зависит от того, какой вызов вас вдохновляет больше всего. Анализируйте рынок, оценивайте свои склонности, пробуйте на практике — и через год вы будете специалистом в одной из самых перспективных областей технологий. Действуйте осознанно, но не откладывайте старт. Время — ваш главный ресурс.