Здравствуйте, друзья! В сегодняшней статье мы подробно расскажем об инженерах по глубокому обучению (Deep Learning Engineer). Ты узнаешь, что такое глубокое обучение, чем занимается специалист этой профессии, какие навыки ему необходимы и сколько он зарабатывает в России и за рубежом.

Также мы поговорим о том, где можно освоить глубокое обучение – рассмотрим курсы на платформе «Учись Онлайн Ру» и других площадках. Статья рассчитана на широкий круг читателей: если ты школьник или студент, мы посоветуем, с чего начать; если вы родитель – подскажем, как поддержать ребёнка; а для работающих специалистов обсудим возможности переквалификации. Приступим!

Глубокое обучение: кто такой Deep Learning Engineer и какая у него зарплата в 2025 году

Часть 1. Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение (Deep Learning) – это одно из направлений искусственного интеллекта, основанное на использовании нейронных сетей для имитации работы человеческого мозга¹. Алгоритмы глубокого обучения способны самостоятельно обрабатывать огромные массивы данных, находить в них скрытые закономерности и постепенно самообучаться для повышения точности результатов. Иными словами, глубокие нейронные сети учатся на опыте: они многократно повторяют математические операции, получают обратную связь об ошибках и со временем выдают всё более точные прогнозы.

Глубокое обучение является частью более широкой области машинного обучения (Machine Learning). Главное отличие в том, что deep learning позволяет работать с неструктурированными данными – изображениями, аудио, текстами – без ручной разметки признаков². В классическом ML инженеры часто сами задают модели признаки (features) для классификации.

Например, обучая ML-модель различать кошек и собак, человеку пришлось бы заранее описать отличительные черты: форму ушей, хвоста, цвет шерсти и т.п. В случае deep learning многослойная нейронная сеть сама выделяет нужные особенности из сырого входного материала². Поэтому глубокое обучение особенно эффективно на сложных задачах компьютерного зрения и обработки естественного языка, где требуется выявлять высокоуровневые паттерны в данных.

Как это работает? Представь, что нужно научить программу распознавать, какое животное на картинке. При традиционном подходе пришлось бы собрать набор фото и вручную пометить, где «кошка» и где «не кошка». С алгоритмом глубокого обучения такой подготовки не требуется – нейронная сеть сама проанализирует сырые изображения и научится отличать кошку от других объектов.

Входные слои сети оценят каждый пиксель и деталь изображения, скрытые слои обнаружат взаимосвязи (например, форму ушей, усов, хвоста), а выходной слой выдаст результат – скорее всего, «кошка». Всё обучение происходит автоматически, без заранее запрограммированных правил.

Где применяется глубокое обучение? Сегодня технологии deep learning проникли во многие сферы нашей жизни. Благодаря им работают голосовые помощники (Apple Siri, Яндекс Алиса и др.), системы машинного перевода, компьютерное зрение в беспилотных автомобилях, фильтры рекомендаций на Netflix и соцсетях, алгоритмы распознавания речи и лиц и многое другое³.

Когда ты пользуешься смартфоном с распознаванием лица или общаешься с чат-ботом поддержки, за кулисами трудится глубокая нейросеть. Именно успехи глубокого обучения в 2010-х годах (например, прорыв в распознавании изображений в 2012 году) вызвали современный бум интереса к искусственному интеллекту.

Часть 2. Профессия Deep Learning Engineer

Deep Learning Engineer – это инженер-разработчик, который специализируется на проектировании, обучении и внедрении глубоких нейронных сетей для решения прикладных задач. Проще говоря, это машинный обученец (ML-инженер) с узким фокусом на глубокое обучение. Такие специалисты создают модели ИИ для самых разных целей – от системы компьютерного зрения на заводе до голосового ассистента в смартфоне. Ниже разберём, чем конкретно занимается deep learning engineer, чем эта роль отличается от других в сфере ИИ, и какие навыки ей необходимы.

2.1. Чем занимается Deep Learning Engineer: задачи и обязанности

Работа инженера по глубокому обучению охватывает весь цикл разработки моделей на основе нейросетей – от понимания задачи до запуска решения в продакшн.

Перечислим основные задачи Deep Learning Engineer:

1. Анализ требований и постановка задачи. Специалист взаимодействует с руководством или заказчиком, чтобы понять бизнес-цель проекта. Нужно выяснить, какую проблему должна решить модель, какую точность результатов ожидают, в какие сроки и на каком объёме данных предстоит работать.

2. Изучение предметной области. Для эффективного внедрения нейросети инженер изучает отрасль, где она будет применяться (медицина, финансы, игры и т.д.), и оценивает возможные риски. Например, при разработке медицинской нейросети важно учитывать требования безопасности и точности диагностики.

3. Сбор и подготовка данных. Глубокое обучение требует больших наборов данных. Инженер по глубокому обучению собирает нужные данные (изображения, аудиозаписи, тексты и т.п.), очищает их от шума, размечает (если требуется) или аугментирует. Например, для проекта компьютерного зрения может понадобиться создать датасет из тысяч снимков и обеспечить их корректные метки.

4. Проектирование архитектуры нейросети. На этом этапе специалист решает, какую именно нейронную сеть использовать. Выбор архитектуры зависит от задачи: для изображений часто берут сверточные нейросети (CNN), для текста – рекуррентные или трансформеры, для генеративных задач – GAN, и так далее. Инженер продумывает структуру слоёв, количество нейронов, функции активации – всю «анатомию» будущей модели.

5. Обучение модели (тренировка нейросети). Инженер запускает процесс обучения, в ходе которого нейросеть многократно прогоняет данные через слои и подбирает оптимальные веса связей. Эта стадия требует высокой вычислительной мощности (GPU/TPU) и может занимать от часов до недель. Специалист контролирует метрики качества на обучающей и тестовой выборках, чтобы убедиться, что модель учится и не переобучается.

6. Отладка и улучшение модели. Если точность модели недостаточна, Deep Learning Engineer вносит правки: пробует другую архитектуру сети, настраивает гиперпараметры (скорость обучения, размер batch и пр.), добавляет данных или применяет техники регуляризации. Этот этап – итеративный: модель дорабатывается до достижения требуемого качества.

7. Интеграция и поддержка модели. После успешного обучения модель необходимо внедрить в продукт или сервис. Инженер разрабатывает программный код вокруг модели (API, сервис) для ее работы в реальном режиме. Также он следит за качеством модели после внедрения, собирает новую информацию и периодически переподготавливает нейросеть, чтобы та не деградировала со временем.

8. Разработка приложений на основе ИИ. В некоторых случаях deep learning инженеры непосредственно создают приложения, использующие нейросети – например, системы компьютерного зрения для анализа видео с камер, или сервисы NLP (Natural Language Processing) для автоматического перевода и обработки текстов. Здесь требуется умение интегрировать нейросетевые модули в более широкий софт.

Конкретный набор обязанностей зависит от специализации инженера и компании. В небольших фирмах deep learning engineer может совмещать несколько ролей – от добычи данных до развертывания модели в облаке. В крупных компаниях задачи распределены: одни занимаются архитектурой моделей, другие – подготовкой данных, третьи – MLOps (инфраструктурой и деплоем). Но в любом случае ключевая функция – создавать эффективные нейросетевые решения под задачу.

Пример из практики: инженер по глубокому обучению в команде беспилотников будет строить и обучать нейросети для компьютерного зрения, чтобы автомобиль «видел» дорогу и пешеходов. А специалист, работающий с голосовыми ассистентами, сфокусируется на моделях распознавания речи и синтеза голоса. В обоих случаях применяются глубокие нейронные сети, просто разные по архитектуре – и именно Deep Learning Engineer отвечает за то, чтобы эти сети заработали как надо.

2.2. Deep Learning Engineer vs. Machine Learning Engineer

Несмотря на схожесть названий, роль Deep Learning Engineer имеет свои акценты по сравнению с более общей должностью Machine Learning Engineer. Главное отличие – специализация на нейросетях. Machine Learning Engineer обычно занимается более широким спектром алгоритмов машинного обучения (градиентный бустинг, решающие деревья, регрессия и т.д.) и уделяет большое внимание программной инженерии, продакшену моделей, MLOps. Deep Learning Engineer же сосредоточен на глубоких нейронных сетях и часто работает над решениями, требующими обработки неструктурированных данных – изображений, аудио, текста².

Практически это означает, что ML-инженер может не углубляться в тонкости архитектуры нейросети – он может использовать уже готовые модели или библиотеки для задачи, а его основной фокус – интеграция модели в приложение, обеспечение ее масштабируемости, надежности, мониторинга. DL-инженер, напротив, должен хорошо разбираться в современных нейросетевых архитектурах, уметь их настраивать под задачу, оптимизировать обучение на GPU. Конечно, и ML-инженеру нужны знания нейронных сетей, и специалисту по DL не обойтись без общих принципов ML-инженерии – различия довольно размыты.

Можно сказать так: Deep Learning Engineer – это узкая разновидность ML-инженера. В компаниях, где акцент на глубоком обучении, ML Engineers часто и выполняют роль DL Engineers. Однако в R&D-командах или на исследованиях по нейросетям могут требоваться именно специалисты с глубоким знанием DL.

В целом же, Machine Learning Engineer – более распространённая должность, и она охватывает и deep learning, и классическое ML. По данным Coursera, средняя годовая зарплата ML-инженера в США составляет ~$123тыс., а deep learning инженера – ~$105тыс. в год⁴. Разница обусловлена тем, что ML-engineer чаще отвечает за весь цикл создания AI-продукта, тогда как DL-engineer – скорее за экспериментальную часть с нейросетями.

2.3. Deep Learning Engineer vs. Data Scientist

Роль Data Scientist (специалист по данным) отличается от инженера по глубокому обучению направленностью на анализ данных и исследовательскую работу. Если упрощенно, data scientist формулирует гипотезы и создает модель для проверки бизнес-идеи, а ML/DL-инженер превращает эту модель в готовое решение (реализует код, оптимизирует и внедряет). Data Scientist чаще занимается аналитикой и экспериментами: выбирает алгоритмы (в том числе может применять и глубокое обучение), проводит A/B-тесты, интерпретирует результаты для бизнеса.

Инженер по глубокому обучению, в отличие от дата-сайентиста, меньше вовлечён в бизнес-аналитику, зато больше – в техническую реализацию. Например, Data Scientist может построить прототип модели для рекомендаций товаров и показать, что она улучшает метрики, а Deep Learning Engineer затем перепишет этот прототип на оптимизированный код, добавит обработку ошибок, сделает модель масштабируемой и интегрирует в продукт⁵. Кроме того, data scientists нередко используют более простые модели машинного обучения и статистические методы на первых этапах, тогда как deep learning инженеры специализируются на нейросетях даже для самых ранних прототипов, если задача того требует (например, распознавание объектов на изображениях сразу потребует DL-методов).

В командах по развитию искусственного интеллекта data scientists и ML/DL-инженеры работают в связке. По-хорошему, дата-сайентист должен понимать возможности нейросетей, а инженер – разбираться в основах анализа данных. Но их фокусы различаются: data scientist отвечает на вопрос «что модель должна предсказать и почему это важно для бизнеса», а deep learning engineer – «как технически реализовать модель и запустить её в работу». Зарплаты у этих ролей сопоставимы; по статистике в США Data Scientist в среднем получает около $122тыс. в год⁴, то есть на уровне ML-инженера. В России и СНГ в вакансиях часто требуют совмещать обе роли, поэтому граница между ними условна.

2.4. Deep Learning Engineer vs. AI Researcher

AI Researcher (исследователь в области ИИ) – это специалист, который занимается научными исследованиями и разработкой новых алгоритмов искусственного интеллекта. В контексте глубокого обучения это могут быть научные сотрудники в корпорациях или аспиранты в университетах, которые работают над улучшением архитектур нейросетей, придумывают новые методы обучения, публикуют статьи на конференциях. В отличие от deep learning engineer, ориентированного на практическое применение существующих методов, AI-исследователь фокусируется на создании чего-то принципиально нового.

Например, AI Research Scientist может изучать, как сделать нейросеть более интерпретируемой или разрабатывать новую модель вроде GAN, в то время как Deep Learning Engineer возьмёт уже известный архитектурный подход и применит для решения конкретной задачи (скажем, улучшит качество рекомендаций в онлайн-магазине). Исследователь часто работает с гораздо большим уровнем неопределённости – исход не гарантирован; инженер же действует в прикладных рамках, где важно в разумные сроки добиться заданного результата.

Отличается и стиль работы. AI Researcher тратит много времени на чтение научной литературы, проектирование экспериментов, написание научных статей. Публикация результатов – одна из его задач⁶. Deep Learning Engineer же чаще оформляет результаты в виде продукта или внутреннего сервиса, и его «публикации» – это разве что техническая документация. Также исследователи обычно имеют более высокую академическую квалификацию (PhD, научные степени) и глубокие теоретические знания, тогда как у инженера упор на практические навыки программирования и инженерии.

Конечно, есть пересечения: хороший deep learning engineer постоянно следит за новейшими достижениями исследований, чтобы внедрять их в работу, а исследователь должен уметь программировать и экспериментировать с моделями. Но если говорить о позициях в индустрии, AI Researcher – более редкая роль, представленная в крупных компаниях (Google AI, Meta AI, Huawei Research и т.п.) или в научных центрах. Эти люди двигают прогресс ИИ вперёд. Deep Learning Engineers же воплощают этот прогресс в конкретные приложения. Можно провести аналогию: исследователь разрабатывает новый рецепт, а инженер-повар готовит по нему блюдо в большом масштабе.

В плане зарплат и перспектив: лучшие AI Research Scientists ценятся на вес золота – в США их базовые зарплаты средним значением около $118тыс. (с бонусами до $175тыс.)⁶, а в топовых компаниях могут превышать и $300k при наличии опыта и публикаций. Однако и требования там соответствующие (наличие научных работ, степени). Deep Learning Engineer с опытом 3-5 лет в продуктовой компании может зарабатывать сопоставимые суммы, но войти в профессию обычно проще, чем в чистую науку, поскольку вакансий инженеров больше и критерии несколько менее академические.

Резюме: Deep Learning Engineer – это, по сути, инженер-практик, умеющий применять современные нейросети, тогда как ML Engineer – более универсальный инженер по машинному обучению, Data Scientist – аналитик и разработчик моделей с упором на данные и бизнес-задачи, а AI Researcher – учёный, создающий новые методы ИИ. В реальности команды ИИ тесно сотрудничают, и роли могут пересекаться. Но понимание этих различий поможет тебе выбрать траекторию развития в зависимости от своих интересов: хочешь ли ты строить продукты на базе готовых моделей или изобретать новые алгоритмы с нуля.

Часть 3. Навыки и инструменты инженера глубокого обучения

Чтобы успешно работать Deep Learning Engineer, понадобится обширный набор навыков – от математики до владения специальными фреймворками.

Разберём ключевые компетенции и технологии, которыми должен обладать инженер по глубокому обучению:

1. Математика и алгоритмы. Глубокое обучение опирается на серьёзный математический фундамент. Необходимо разбираться в линейной алгебре, математическом анализе, теории вероятностей и статистике⁷. Эти разделы математики лежат в основе нейросетей: градиентный спуск – это производные и матрицы; функция активации – линейная алгебра; регуляризация – теория вероятностей и статистика. Без понимания математики сложно настроить модель или оценить её ошибки. Хорошая новость: не обязательно быть кандидатом наук, чтобы применять DL, но прочная базовая подготовка в математике сильно облегчит работу.

2. Программирование (особенно Python). Основной язык современной работы с ИИ – это Python. Инженеру необходимо уверенно владеть Python и понимать основы программирования (структуры данных, алгоритмы, ООП)⁷. Также пригодятся знания C++ или Java – многие оптимизированные библиотеки используют их, и иногда нужно писать высокопроизводительный код на этих языках. Кроме языков, важно владение инструментами разработки: система контроля версий Git, умение работать в Linux-среде, писать скрипты.

3. Библиотеки и фреймворки глубокого обучения. Это главный рабочий инструмент DL-инженера. Сегодня три самых популярных фреймворка – TensorFlow, PyTorch и JAX. TensorFlow (от Google) и PyTorch (от Meta) широко применяются как в исследовательской среде, так и в индустрии; они позволяют создавать и обучать нейросети любой сложности. PyTorch славится простотой и гибкостью, TensorFlow – обилием возможностей для продакшена (например, TensorFlow Lite для мобильных, TensorFlow Serving для деплоя моделей)³.

JAX – относительно новый фреймворк от Google, набирающий популярность: он удобен для исследований благодаря автобатчингy и XLA-компиляции, что позволяет писать код, близкий к numpy, но выполняющийся с ускорением на GPU/TPU. Многие современные исследовательские проекты (например, Google Brain) переходят на JAX благодаря его скорости и возможности автоматического дифференцирования на лету.

Вакансии часто требуют опыт работы с одним или несколькими из этих фреймворков⁸. Помимо них, инженер должен знать вспомогательные библиотеки: NumPy, Pandas – для обработки данных; scikit-learn – для классических ML-задач (например, когда нужно сравнить с простой моделью); Matplotlib/Seaborn – для визуализации результатов.

4. Работа с данными и базами данных. Перед тем как обучать нейросеть, данные нужно собрать и привести в порядок. Навыки SQL и работы с базами данных очень желательны⁷, ведь зачастую данные хранятся в больших хранилищах или приходят из разных источников. Инженер должен уметь написать запрос, выгрузить нужную выборку, объединить данные разных типов.

Кроме того, важно знание инструментов обработки данных: как очистить датасет, как выполнить разметку данных (например, разметить изображения для обучения – эта работа может выполняться командой, но инженер должен понимать процесс). Также ценится опыт работы с большими данными: распределённые вычисления (Hadoop, Spark) могут пригодиться, если данных очень много.

5. Специализированные области DL: Computer Vision, NLP. В зависимости от профиля проекта, могут потребоваться дополнительные знания. Например, для компьютерного зрения – понимание работы сверточных сетей, знание библиотек OpenCV, методов обработки изображений. Для Natural Language Processing – понимание работы рекуррентных сетей, трансформеров (BERT, GPT), опыт с NLP-библиотеками (NLTK, SpaCy, HuggingFace Transformers). Нередко в вакансиях упоминается требование знать инструменты CV и NLP, потому что инженер может переключаться между проектами разных типов.

6. MLOps и программная инженерия. В современном бизнесе мало просто обучить модель – нужно ещё и внедрить её в продукт и поддерживать. Поэтому автоматизация развёртывания и мониторинга моделей (то, что называют MLOps) – тоже зона ответственности ML/DL-инженера⁷. Сюда входит умение работать с контейнерами (Docker), оркестраторами (Kubernetes), знание облачных сервисов (AWS, GCP, Azure) для развёртывания моделей, мониторинговые инструменты. Конечно, начинающему DL-инженеру не обязательно сразу быть экспертом в MLOps, но понимание этой сферы значительно повышает ценность специалиста на рынке.

7. Английский язык. Это немаловажный навык для любого айтишника, и особенно для тех, кто работает с передовыми технологиями. Практически вся актуальная документация, научные статьи, форумы – на английском. Требование «English Upper Intermediate+» фигурирует почти во всех вакансиях Deep Learning Engineer. Без английского ты не сможешь прочитать свежий туториал по PyTorch или задать вопрос на StackOverflow и получить ответ. Так что, если пока уровень хромает – закладывай время на его прокачку, оно окупится.

Перечисленные навыки могут показаться пугающе обширными. Но не переживай: всему этому можно научиться шаг за шагом. Далее, в разделе об обучении, мы расскажем, как именно освоить эти инструменты – с нуля или из смежной области.

Также стоит отметить важные качества личности, помогающие в профессии: усидчивость и внимание к деталям (отладка моделей – дело кропотливое), умение работать в команде (проект по ИИ обычно коллективный, взаимодействуешь и с дата-сайентистами, и с разработчиками), стремление к новому (сфера меняется очень быстро, нужно постоянно учиться). Но главное – интерес к самому искусственному интеллекту. Если тебе действительно увлекательно копаться в нейросетях и видеть, как они учатся, – то профессия Deep Learning Engineer может стать для тебя делом жизни.

Часть 4. Зарплата Deep Learning Engineer в 2025 году: Россия и за рубежом

Одним из привлекательных моментов профессии являются высокие зарплаты. Специалисты по ИИ ценятся во всём мире, и deep learning engineers – не исключение. Давай посмотрим на цифры, опираясь на данные 2024–2025 годов.

4.1. Зарплаты в России

По оценкам различных источников, в 2025 году средний уровень зарплаты инженера по глубокому обучению в России составляет примерно 150–300 тысяч ₽ в месяц. Разброс довольно большой, потому что всё зависит от квалификации, опыта, конкретной специализации и города. Начинающий специалист (Junior) обычно может рассчитывать ~100 тыс. ₽. в месяц, что уже существенно выше среднего оклада по стране.

С увеличением опыта доход растёт: например, ML-инженеры Middle уровня получают порядка 150–250 тыс. ₽., а Senior – от 300 тыс. ₽ и выше. Эти цифры подтверждаются статистикой: по данным опросов, средняя зарплата машинного инженера в РФ на начало 2025 года была ~265 900 ₽ в месяц⁷.

Важно отметить, что пока в России самих позиций Deep Learning Engineer не слишком много – гораздо чаще вакансии называются ML-инженер или CV/NLP-инженер. На сайте HH.ru весной 2025 года насчитывалось около 30 вакансий с упоминанием Deep Learning Engineer.

Однако спрос постепенно растёт, особенно в крупных городах: нужны специалисты с опытом 1–3 года в Москва́, Санкт-Петербурге, а также в технологических центрах вроде Нижнего Новгорода, Воронежа, Ростова. Заработные платы концентрируются в верхнем диапазоне в столицах и для кандидатов с опытом. Так, одна из немногих открытых вакансий Deep Learning Engineer на hh.ru предлагала до 330000 ₽. в месяц опытному специалисту (3+ года опыта, отличное знание нейросетей).

Для отдельных направлений внутри глубокого обучения разброс тоже есть. Например, специалисты по Computer Vision в России могут получать 180–330 тыс. ₽. (чаще верхний предел для уверенных сеньоров). Разработчики в области NLP или генеративных моделей – сопоставимо. В целом, можно сказать, что шестизначная сумма (в рублях) в месяц – это базовый уровень для квалифицированного инженера по глубокому обучению, а самые топовые могут получать и приближаться к 0,5 млн ₽. в месяц (особенно в международных компаниях или в сложных R&D-проектах).

4.2. Зарплаты за рубежом

На мировом рынке deep learning engineers зарабатывают ещё больше. Особенно высоки оклады в США и Западной Европе. По данным сервиса Indeed, средняя базовая годовая зарплата Deep Learning Engineer в США около $155874 в год (это примерно $13000 в месяц). Вилка при этом существенная: начальные позиции могут стартовать с ~$100k, а опытные в топовых компаниях получают $200k+ в год. Например, вакансии в Калифорнии (NVIDIA, Apple и др.) для сеньорных DL-инженеров нередко указывают диапазоны $170–300k в год⁹, причём плюс бонусы и акции. Таким образом, талантливый инженер в США легко может выйти на доход более $250000 в год.

В Европе цифры отличаются по странам. В целом в Западной Европе годовой заработок deep learning engineer колеблется в пределах €60–90 тысяч. Например, в Германии средняя зарплата – порядка €72000 в год, в Великобритании – около €74000 (около £65000), во Франции – примерно €67 000 в год. Самые высокие оклады в Европе традиционно в Швейцарии – deep learning специалисты там получают порядка €98000 в год¹⁰ (более $100k).

Отчасти это связано с высоким уровнем жизни и концентрацией AI-ресерч центров (в Цюрихе, Лозанне). В Испании и Италии цифры ниже – в среднем €55–60k. В Ирландии – около €73k¹⁰. Несмотря на разброс, даже стартовые позиции в Европе обычно предлагают €50–60k в год, что комфортно выше среднего по экономике.

Для сравнения, в Индии и многих азиатских странах зарплаты DL-инженеров ниже западных, но тоже весьма высоки по местным меркам. Например, в Индии средний годовой доход deep learning engineer оценивается в ~₹830000¹¹ (около $10k), а опытные могут получать ₹2млн и больше. В Китае специалисты по ИИ также нарасхват, и top-tier компании (Baidu, Alibaba, Tencent) предлагают им сопоставимые с Кремниевой долиной компенсации. Но в нашем обзоре сконцентрируемся на России и англоязычном рынке.

Что влияет на уровень дохода?

Помимо страны и города, огромную роль играет опыт и уровень специалиста. Juniors за рубежом могут начинать с $90–110k, мидлы – $130–150k, сеньоры – $180k+ в США^{12 13}. В России примерно аналогично в относительном выражении (мы уже привели цифры по грейдам). Также влияет индустрия: в финансах и хай-тек зарплаты выше, чем, скажем, в образовании или исследовательских институтах.

Компания тоже определяющий фактор – большие технологические корпорации (Google, Microsoft, Яндекс, Сбер) платят больше стартапов или аутсорсинговых фирм.

Локация: в Москве и Питере предлагается максимум по РФ, в других городах немного ниже (но тоже достойно, и часто есть возможность удалённой работы на московские компании).

Не стоит забывать и про бонусы и опционы, которые особенно распространены за рубежом. В той же Кремниевой долине годовой бонус DL-инженера может составлять 10-15% от зарплаты, а акции успешной компании способны со временем превзойти сам оклад.

Подытоживая: профессия Deep Learning Engineer – одна из наиболее высокооплачиваемых в IT-сфере. Уже на старте она дает доход существенно выше среднего, а по мере роста экспертизы можно выйти на уровень топ-1% по зарплатам. Конечно, деньги не должны быть единственным мотиватором при выборе карьеры, но они служат хорошим приятным бонусом к интересной работе 🙂

Часть 5. Обучение глубокому обучению: как стать Deep Learning Engineer

Глубокое обучение – сложная область, но в наше время доступно множество возможностей для обучения. Здесь мы рассмотрим, как освоить глубокое обучение с нуля и приведём обзор курсов как на «Учись Онлайн Ру», так и на международных платформах (Coursera, Stepik, DeepLearning.AI, SkillFactory и др.).

Мы постараемся дать рекомендации для разных читателей:

1. Если ты – школьник или подросток, увлечённый технологиями, расскажем, с чего начать путь в ИИ.

2. Если ты – студент вуза, посоветуем ресурсы для углубления знаний и первые карьерные шаги.

3. Если вы – родитель, подскажем, как поддержать ребёнка, интересующегося AI.

4. Если вы – состоявшийся профессионал, желающий перейти в сферу ИИ, обсудим варианты переобучения и повышения квалификации.

Но сначала общие слова: стать Deep Learning Engineer можно разными путями.

Высшее образование – классический путь: поступить на профильный факультет (например, прикладная математика, компьютерные науки) и далее специализироваться в ML/DL через курсы и проекты. Однако это довольно долгий маршрут (4-6 лет).

Онлайн-курсы и самообразование – более быстрый путь в профессию, популярный в последние годы. Многие практикующие DL-инженеры – самоучки, прошедшие интенсивы или специализации онлайн и набившие руку на практических проектах. Оптимально, конечно, сочетать разные подходы: учиться в вузе и параллельно брать онлайн-курсы, либо после вуза (или вместо него) осваивать специализацию через проверенные программы.

Далее мы разделим советы по аудиториям.

5.1. Подросткам: с чего начать изучение глубокого обучения

Если тебе 13–17 лет и заинтересовало глубокое обучение – это потрясающе! Начать можно уже в школе. Вот план-дорожка для юных энтузиастов:

1. Подтяни математику и основы программирования. Постарайся хорошо освоить школьный курс математики – особенно алгебру и геометрию, а при возможности – элементы анализа и вероятности. Это заложит фундамент. Параллельно учись программировать. Обычно начинают с Python, потому что он простой и широко используется в ML. Научись писать простые скрипты, понимай, что такое переменные, циклы, функции. Есть множество бесплатных ресурсов для этого (книги, YouTube, интерактивные курсы).

2. Пройди вводные курсы по Python и основам машинного обучения. На русском языке есть отличные бесплатные курсы. Например, на Stepik популярен курс «Нейронные сети: основы глубокого обучения с нуля», который знакомит с устройством нейросетей и их разновидностями¹. Также советуем курс «Введение в машинное обучение» – он поможет лучше погрузиться в тему перед стартом DL. Эти курсы доступны онлайн и подходят начинающим, владеющим школьной математикой и базовым Python¹⁴. Пройди их – и ты получишь первое представление, как обучать простую нейросеть.

3. Используй специальные программы для школьников. В России есть инициативы для талантливых ребят, увлечённых наукой и технологиями. Например, образовательный центр «Сириус» проводит онлайн-школы по глубокому обучению для старшеклассников¹⁴. Если есть возможность, участвуй в таких – там сильные преподаватели и ребята-единомышленники, а обучение проходит через практику (можно собрать свой первый нейросетевой проект). Также существуют олимпиады и конкурсы по ИИ, например, направление «Искусственный интеллект» в НТО (Национальная технологическая олимпиада). Участие в них даст опыт и, возможно, бонусы при поступлении в вуз.

4. Практикуйся на небольших проектах. Лучшая учёба – это практика. Попробуй реализовать что-то простое: например, нейросеть, отличающую рукописные цифры (классический датасет MNIST), или сделай бота, который отвечает на простые вопросы. Сейчас есть много готовых датасетов и туториалов под такие задачи. Даже если код будет не идеальный, сам процесс научит многому. Не бойся пробовать и ошибаться – это нормально.

5. Читай книги и статьи для вдохновения. Возможно, некоторые вещи пока будут сложноваты, но есть доступные книги на русском. Например, книга Андрея Буркова «Машинное обучение без лишних слов» – она понятным языком объясняет ключевые концепции ML. Она рекомендована даже опытным инженерам, но пытливому старшекласснику тоже может зайти. Если владеешь английским – обрати внимание на ресурс Towards Data Science или книги типа «Python для глубокого обучения».

Главное – не теряй интерес и ищи единомышленников. Возможно, в школе найдутся ребята, кому тоже интересны нейронки – объединяйтесь, вместе веселее ковыряться в сложных задачках. Существуют онлайн-сообщества (например, ods.ai – русскоязычное сообщество по анализу данных) – там можно задать вопросы, найти наставника. Твоё преимущество – время: у тебя впереди несколько лет, чтобы спокойно освоить базу. Уже к выпускному ты можешь иметь знания, которых хватит для стажировки в крутой компании или для поступления в сильный университет.

5.2. Студентам: пути в профессию во время вуза

Если ты уже студент, особенно по смежной специальности (информатика, математика, прикладная статистика), то у тебя есть отличная возможность подготовиться к роли Deep Learning Engineer ещё до окончания обучения.

Что можно сделать:

1. Выбери профильные дисциплины и проекты. В вузах сейчас вводят курсы по машинному обучению и нейросетям. Обязательно возьми такие, если доступны. Используй курсовые и дипломные работы, чтобы заняться темой DL. Например, напиши курсовой проект по распознаванию изображений или по анализу тональности текстов с помощью нейронных сетей. Преподаватели обычно поддерживают инициативу студентов в новых областях.

2. Слушай онлайн-курсы от мировых лидеров. Параллельно с универской программой, не упускай шанс пройти онлайн-специализации. Очень рекомендуем знаменитый курс Deep Learning Specialization от Andrew Ng (DeepLearning.AI) на Coursera. Он переведён на русский как «Нейронные сети и глубокое обучение»¹⁵ и охватывает основы: от простейших нейросетей до улучшения моделей, включает практику на Python (библиотека TensorFlow/Keras). Андрей Нг преподаёт доступно, после его курса у тебя сложится системное понимание DL. Также на Coursera есть курс по NLP от deeplearning.ai, по компьютерному зрению, много всего – выбирай по интересу.

3. Изучи библиотеки на практике. Во время обучения (особенно на старших курсах) старайся реализовывать свои учебные задачи с использованием TensorFlow или PyTorch. Например, если учишь метод на семинаре – попробуй воспроизвести его кодом. Так ты параллельно прокачаешь навык работы с фреймворками. Документация у них отличная, много примеров. Кроме того, возможно, у вас в вузе есть GPU-станции или можно получить доступ к облачным ресурсам (та же Google Colab предоставляет бесплатный GPU на ограниченное время). Не пренебрегай этим – ручками обучи пару нейросетей, это бесценно.

4. Стажируйся и участвуй в кейс-чемпионатах. Лучший способ войти в профессию – получить реальный опыт. Многие компании предлагают стажировки для студентов в AI-отделах. Следи за программами Яндекса, Сбера, Huawei, NVIDIA – у них регулярно бывают наборы в ML-лаборатории. Попробуй силы в соревнованиях на Kaggle – это платформа, где выкладывают задачи по анализу данных и ИИ. Даже если не займёшь призовое место, само участие научит многому: работа в команде, чужие решения можно посмотреть. Кейсы вроде распознавания изображений, классификации текста – прямое применение deep learning, там можно практиковаться.

5. Налаживай профессиональные связи. Посещай тематические митапы, конференции (многие доступны онлайн бесплатно). В студенческой среде есть сообщества AI – например, кружки при кафедрах, хакатоны по ИИ. Там ты можешь найти ментора или будущего работодателя. Не стесняйся задавать вопросы преподавателям или экспертам на мероприятиях – люди в этой сфере обычно дружелюбны к новичкам, потому что всем понятно, как трудно вначале. Если покажешь свой энтузиазм, то можешь даже получить приглашение на работу после выпуска.

Помни, что студенческие годы – самое время вкладываться в знания. Воспользуйся свободным временем (по сравнению с работниками) максимально: набивай портфолио проектами, сертификациями. Тогда к моменту получения диплома у тебя уже будет всё, чтобы претендовать на роль Junior Deep Learning Engineer.

5.3. Родителям: как поддержать будущего инженера по глубокому обучению

Уважаемые родители, если ваш сын или дочь интересуются искусственным интеллектом и хотят стать Deep Learning Engineer, ваша поддержка может сыграть огромную роль.

Вот несколько советов, как вы можете помочь:

1. Поощряйте интерес и саморазвитие. Глубокое обучение – сложная тема, и здорово, если ребёнок увлёкся ею. Старайтесь создавать благоприятные условия для обучения: выделите время и пространство дома, где он/она может смотреть обучающие видео, программировать, не отвлекаясь. Интерес к IT требует практики – позвольте ребёнку экспериментировать, даже если иногда он допоздна сидит за компьютером (конечно, в разумных пределах 😉).

2. Инвестируйте в образование. Рассмотрите возможность записать ребёнка на онлайн-курсы или летние школы по программированию и ИИ. Сейчас есть курсы адаптированные под школьников, некоторые – бесплатные, некоторые платные. На платформе «Учись Онлайн Ру» есть раздел Для детей с подборкой курсов по программированию, робототехнике и т.п. Вы можете вместе выбрать подходящий курс. Также курсы на Coursera, Udemy бывают с русскими субтитрами – если уровень английского ещё недостаточен, это поможет.

3. Помогите с техникой. Если позволяет бюджет, убедитесь, что у ребёнка есть достаточно мощный компьютер для практики. Хотя бы современный ноутбук или ПК, на котором можно запускать базовые нейросети. Желательно с дискретной видеокартой, потому что обучение нейросетей ускоряется на GPU. Не обязательно сразу дорогой игровой ноутбук – но средний по характеристикам компьютер сильно упростит обучение. Кроме того, хороший интернет – многие инструменты доступны в облаке.

4. Общайтесь и мотивируйте. Проявите интерес к тому, что изучает ребёнок. Попросите объяснить вам в простых словах, что такое нейросеть, или показать какой-нибудь свой проект. Даже если вам это кажется сложным, внимание родителей придаёт подростку уверенности. Хвалите за достижения – выиграл в олимпиаде, сделал проект – это поводы для гордости. Если что-то не получилось (например, провалил конкурс) – поддержите и подчеркните, что цените усилия и процесс обучения, а не только результат.

5. Планируйте образование вместе. Если ваш ребёнок старшеклассник, обсудите с ним перспективы выбора вуза по данной специальности. Возможно, имеет смысл поступать на кафедры, связанные с искусственным интеллектом, даже если они в другом городе – подумайте, готовы ли вы к этому и как обеспечить. Сейчас есть сильные программы по ИИ в МФТИ, ВШЭ, МГУ, ИТМО, УрФУ и других ведущих вузах. Узнайте про них, сходите на дни открытых дверей. Ваш интерес покажет ребёнку, что вы всерьёз воспринимаете его мечту.

6. Не давите, но направляйте. Очень важно соблюдать баланс: не превращайте увлечение ребёнка в повинность. Если ему нужен отдых – пусть отдохнёт, перегружать юного разработчика не стоит, иначе пропадёт интерес. Старайтесь мягко направлять: «Ты хотел выходные провести за игрой, но помнишь, у тебя курс по Python незаконченный – давай найдём время и на то, и на другое». То есть помогайте планировать и поддерживать дисциплину, но не ультиматумами, а вместе.

Наконец, будьте в курсе трендов. AI – перспективная область, и профессия Deep Learning Engineer к 2025 году одна из самых востребованных. Осознавая это, вы сможете легче принять выбор ребёнка и гордиться им. Пусть вас не пугают слова «нейросеть» и «большие данные» – сейчас это уже не фантастика, а реальность, в которой ваши дети могут стать настоящими экспертами. Ваше доверие и поддержка – лучший подарок на этом пути.

5.4. Профессионалам: переход в глубокое обучение из другой сферы

Если вы уже работаете в IT (или смежной области) и задумались о переквалификации в Deep Learning Engineer, то у вас есть и плюсы, и минусы. Плюс – вы обладаете общим опытом разработки или аналитики, что значительно облегчит обучение. Минус – возможно, придётся интенсивно учиться новому параллельно с работой, а это требует времени и усилий.

Вот наш план для перехода профессионала в сферу deep learning:

1. Оцените свой текущий бэкграунд. Из какой вы области? Если вы программист (backend, frontend, mobile) – у вас уже есть навыки кодинга, которые придётся адаптировать под задачи ML (например, изучить Python, если работали на другом языке). Если вы Data Analyst или BI-аналитик – вам привычны данные и, вероятно, статистика, но нужно подтянуть именно машинное обучение и программирование. Если вы вообще из не-IT (например, инженер, математик, физик) – стоит начать с основ языка программирования и баз ML. Составьте список пробелов, которые надо закрыть.

2. Пройдите структурированное обучение. Профессионалам мы особенно рекомендуем хорошие онлайн-курсы или курсы от онлайн-школ. Почему? Потому что самостоятельная учёба без структур, когда вы после работы садитесь читать книгу по глубокому обучению, может сильно затянуться. Курсы же дают программу, дедлайны, сообщество – они дисциплинируют. Обратите внимание на курсы в разделе профессионального образования на «Учись Онлайн Ру» – там собраны программы многих школ, можно сравнить цены и содержание.

Например, онлайн-школы SkillFactory, Нетология, OTUS предлагают курсы по Deep Learning на русском языке. Один из курсов SkillFactory длится 2–5 месяцев и включает практические занятия, кейсы и даже хакатон по применению алгоритмов Deep Learning. Такие курсы учат именно тому, что нужно инженеру по глубокому обучению: вы обучите несколько видов нейросетей, выполните проекты для портфолио (например, разработаете модель для компьютерного зрения). Да, они стоят денег, но воспринимайте это как инвестицию в карьеру, которая окупится повышением зарплаты.

3. Получите практический опыт на проектах. Если у вас на текущей работе есть возможность внедрить элементы ML/DL – пользуйтесь! Например, вы разработчик в финтехе – попробуйте предложить пилотный проект по анализу данных с помощью нейросети (пусть даже небольшой ресёрч). Либо участвуйте во внутренних хакатонах компании на тему AI. Если такой возможности нет, берите фриланс или пет-проекты.

Цель – иметь что показать потенциальному работодателю: портфолио с 2–3 выполненными задачами по глубокому обучению. Это может быть участие в Kaggle-соревновании, открытый репозиторий на GitHub с вашим проектом (например, вы сделали нейросеть, классифицирующую изображения – выложите код и описание). Работодатели ценят реальные проекты даже больше, чем сертификаты.

4. Заводите связи в AI-сообществе. Посещайте митапы и конференции по Data Science. В больших городах часто проходят мероприятия от Яндекса, Сбера, сообществ анализаторов данных. Там можно нетворкаться: рассказывайте, что вы разработчик, переходите в DL, ищете возможности. Очень может быть, что знакомство на таком митапе приведёт к собеседованию на желаемую позицию. LinkedIn и Telegram-чаты тоже полезны: подпишитесь на каналы с вакансиями Data Science – отслеживайте требования, да и просто смотрите, какие компании нанимают.

5. Будьте готовы к Junior-позиции (но не обязательно). Частый вопрос: «Если я 5 лет проработал разработчиком, неужели придётся идти джуном в ML?» Ответ: зависит от вашего уровня освоения нового. Если вы прокачаетесь сильно и быстро, то можете претендовать на middle ML Engineer сразу – ваш прошлый опыт разработки плюс свежие знания сыграют роль. Однако не стоит стесняться позиций с пометкой Junior, если они ведут в желаемую сферу.

Многие компании открыты к кандидатам из смежных областей: например, разработчик с опытом, прошедший ML-курсы, может быть нанят как ML Engineer стажёр, но рост у него будет быстрый. Учитывайте и финансовый момент: возможен краткосрочный шаг назад в зарплате при смене области, но через 1-2 года в DL вы выйдете на новый пик.

Несколько слов о международных возможностях: если у вас хороший английский, рассмотрите получение сертификатов известных платформ. Coursera, Udacity, edX предлагают программы, признаваемые глобально. Например, Nanodegree от Udacity по Deep Learning или IBM AI Engineering на Coursera – эти сертификаты в резюме покажут вашему будущему работодателю, что вы серьёзно обучались. Кроме того, возможно, стоит ориентироваться не только на российский рынок, но и фриланс-заказы или удалёнку на зарубеж – там спрос и оплата выше.

В любом случае, переход в новую сферу – это вызов, но в случае с AI он окупается. Даже если вам 30+ и вы опасаетесь учиться заново, поверьте: опыт и дисциплина взрослого человека часто позволяют освоить глубокое обучение быстрее, чем студенту. К тому же вы привносите свою доменную экспертизу. Например, если вы работали в медицине – ваша экспертиза очень пригодится при разработке медицинских нейросетей. Так что дерзайте!

Краткое резюме по разделам

Часть 1. Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение – это направление искусственного интеллекта, где компьютеры учатся на основе нейронных сетей, вдохновлённых работой мозга. Такие алгоритмы могут самостоятельно выделять признаки из данных и улучшать свои результаты с опытом, без явного программирования правил. Главное преимущество deep learning – умение работать с неструктурированными данными (картинками, звуком, текстом) и обнаруживать в них сложные паттерны².

Эта технология лежит в основе многих современных сервисов: от голосовых помощников и автопереводчиков до систем распознавания лиц и беспилотных автомобилей. Глубокое обучение – ключевой драйвер последних успехов в AI, позволяющий автоматизировать задачи, которые раньше считались подвластными только человеку.

Часть 2. Профессия Deep Learning Engineer

Deep Learning Engineer – это специалист, создающий и внедряющий решения на базе глубоких нейронных сетей. Его обязанности включают сбор и подготовку данных, проектирование архитектуры нейросети, обучение модели на больших данных, отладку и улучшение, а также развёртывание модели в продакшене. В отличие от общего ML-инженера, DL-инженер узко специализируется на нейросетевых алгоритмах. Он глубоко разбирается в нюансах архитектур (CNN, RNN, трансформеры и пр.) и зачастую сосредоточен на задачах с неструктурированными данными.

Роль пересекается с Data Scientist (но data scientist больше занимается анализом и прототипированием моделей) и с AI Researcher (но исследователь нацелен на научные открытия и новые алгоритмы, а инженер – на прикладное применение). В командах AI все эти специалисты работают совместно, превращая передовые алгоритмы в рабочие продукты. Профессия требует как прочных теоретических знаний, так и инженерных навыков, а её представители востребованы в различных отраслях – от IT и финансов до медицины и производства.

Часть 3. Навыки и инструменты инженера глубокого обучения

Deep Learning Engineer должен обладать разносторонними навыками. База – это математика (линейная алгебра, анализ, вероятности) и программирование (в первую очередь Python)⁷. Важнейшие инструменты – фреймворки глубокого обучения: сегодня лидируют TensorFlow, PyTorch и набирающий силу JAX³. Специалист должен уверенно работать с ними, а также с библиотеками обработки данных (NumPy, Pandas) и визуализации. Кроме того, ценны знания в прикладных областях: Computer Vision, NLP и других – например, умение пользоваться OpenCV для обработки изображений или HuggingFace Transformers для работы с текстовыми моделями.

Навыки MLOps тоже важны: понимание Docker/Kubernetes, облачных сервисов для деплоя помогает внедрять модели в промышленную эксплуатацию⁷. Наконец, требование по умолчанию – владение английским языком, ведь вся актуальная литература и документация по AI – на английском. Таким образом, DL-инженер совмещает в себе роли математика, программиста и чуть-чуть исследователя, используя богатый стек технологий, чтобы создавать работающие нейросетевые решения.

Часть 4. Зарплата Deep Learning Engineer в 2025 году: Россия и мир

Специалисты по глубокому обучению относятся к высокооплачиваемым профессионалам. В России средние зарплаты DL-инженеров в 2025 году оцениваются в диапазоне 150–300 тыс. ₽ в месяц. Начинающие получают около 80–100 тыс. ₽., мидлы – 150–200+, сильные синьоры – 300+ тыс. ₽ в месяц. Зарплата зависит от опыта, региона и специфики работы: например, в Москве и крупных компаниях верхняя планка выше (до 400 тыс. ₽ и более). За рубежом доходы ещё выше: в США средний годовой оклад deep learning engineer порядка $150k (около $12–13k в месяц)⁹, лучшие специалисты зарабатывают $200–300k в год.

В Европе уровень несколько ниже американского: например, в Германии ~€72k, в Великобритании ~€74k, в Швейцарии до €100k в год¹⁰. Тем не менее, даже начинающий инженер по DL за рубежом обычно получает значительно выше средней зарплаты по стране. Таким образом, рынок ценит навыки Deep Learning Engineer очень высоко – за счёт дефицита таких специалистов и большой ценности AI-продуктов для бизнеса. Для профессионалов, выбравших эту сферу, это означает отличные финансовые перспективы и возможность работать в международных компаниях.

Часть 5. Обучение и карьера: как стать Deep Learning Engineer

Стать инженером по глубокому обучению можно разными путями, и для каждого возраста или опыта есть свои рекомендации.

Школьникам и подросткам важно заложить фундамент: хорошо выучить математику, освоить основы программирования (Python) и пройти вводные онлайн-курсы по машинному и глубокому обучению. Например, курсы на Stepik и участие в специальных программах (таких, как онлайн-школа «Сириус») помогут получить первые навыки¹⁴.

Студентам вузов следует выбирать профильные дисциплины по AI, параллельно проходить курсы от мировых экспертов (как специализация Andrew Ng на Coursera¹⁵), участвовать в стажировках и конкурсах вроде Kaggle для набора практического опыта.

Родителям подростков, интересующихся AI, рекомендуется поощрять этот интерес, обеспечивать доступ к обучающим ресурсам, курсам для детей и создавать мотивирующую атмосферу – это поможет ребенку выстроить успешную траекторию в ИИ.

Действующим специалистам из других IT-сфер, желающим перейти в глубокое обучение, стоит инвестировать время в интенсивное обучение: пройти структурированные онлайн-курсы (на «Учись Онлайн Ру» можно подобрать программу от школ SkillFactory, Нетологии, OTUS и др. с упором на практику), попрактиковаться на реальных проектах и постепенно применить новые навыки на работе.

В итоге, план обучения можно адаптировать под себя – важно постоянство и практика. Профессия Deep Learning Engineer сложна в освоении, но открыта для тех, кто готов учиться. Спрос на этих инженеров будет только расти, а доступных курсов и сообществ предостаточно – дерзайте, и уже через несколько месяцев упорной работы ты или ваш ребёнок сделаете первый шаг в мир глубокого обучения!¹⁵

Источники

1. The Difference Between Deep Learning and Neural Networks. AWS.
2. The Difference Between Machine Learning and Deep Learning. AWS.
3. Choosing a Deep Learning Framework. InfoWorld.
4. Machine Learning Salary Overview. Coursera.
5. ML Engineer vs Data Scientist. Neptune.
6. What Does an AI Research Scientist Do?. Coursera.
7. Профессия ML-инженер: сколько зарабатывает и как им стать. ProductStar.
8. Data Science Jobs. Telegram.
9. Deep Learning Engineer Salaries. Indeed.
10. AI Salaries in Europe. Digital Defynd.
11. How to Become a Deep Learning Engineer. Simplilearn.
12. Deep Learning Engineer Salary. Glassdoor.
13. Your Salary Potential as a Deep Learning Engineer. Udacity.
14. Курс по глубокому обучению. Кружок.
15. Нейронные сети и глубокое обучение. Coursera.

*Страница может содержать рекламу. Информация о рекламодателях по ссылкам на странице.*