Рынок машинного обучения в России растет: соискателей в 2,8 раза больше, чем вакансий

По данным hh.ru и команды конференции «Матемаркетинг», рынок специалистов по машинному обучению в России переживает значительное напряжение. За последние 12 месяцев число резюме соискателей выросло в 2,8 раза, превысив 5176 штук. При этом спрос со стороны работодателей увеличился на 37%, достигнув 920 вакансий. Это указывает на дисбаланс, который может сформировать новые правила игры как для компаний, так и для самих специалистов.

Увеличение предложения: кто и как поступает на рынок

Основной рост числа соискателей обеспечивается молодыми специалистами в возрасте 18–24 лет. За год их количество выросло до 2600 человек, что в 3 раза превышает предыдущие показатели. Эти кандидаты в основном приходят через образовательные треки, хакатоны, онлайн-курсы и программы переобучения.

Кроме того, увеличивается и количество специалистов в возрасте 25–34 лет — их число выросло в 3,7 раза. Это «старшие» сотрудники, которые переходят из смежных направлений, например, из Data Science, или завершают этапы переобучения.

Гендерный профиль и структура рынка

Гендерный состав на рынке машинного обучения остается смещенным в сторону мужчин — 84% резюме принадлежат представителям сильного пола. При этом доля женщин растет: их число выросло в 2,4 раза. Это говорит о постепенном, но заметном улучшении баланса.

Среди ролей, представленных на рынке, чаще всего встречаются ML-инженеры, ML-разработчики, ML-программисты. Названия позиций могут различаться, но описывают, как правило, один и тот же круг задач.

Рынок в цифрах: сравнение двух периодов

Аналитики сравнили два периода: июнь 2023–июнь 2024 года и июнь 2024–июнь 2025 года. Исследование охватывало вакансии и резюме, содержащие ключевые слова, такие как ML, machine learning, NLP, deep learning и другие.

• Рост числа резюме — в 2,8 раза.
• Рост числа вакансий — на 37%.

Эти данные говорят о том, что рынок развивается асимметрично: спрос есть, но предложение растет быстрее. Это ставит компании перед необходимостью более тщательно формировать требования к кандидатам, а также работать над развитием технического бренда работодателя и укреплением позиций на рынке.

Что происходит с соискателями

Для соискателей, в свою очередь, рост предложения означает повышение конкуренции. Эксперты рекомендуют углублять специализацию, развивать технические навыки, осваивать современный стек технологий и тренировать «насмотренность» на примере реальных бизнес-кейсов применения машинного обучения в компаниях.

Интересно: Какие меры позволят работодателям эффективно отфильтровать действительно подходящих кандидатов в условиях роста предложения, и как соискатели смогут выделиться на фоне растущего числа специалистов?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Рынок ML-специалистов: новые вызовы и возможности для бизнеса

Рынок специалистов по машинному обучению в России продолжает активное развитие, но при этом формируется новая реальность: конкуренция усиливается, а спрос растёт не в той же динамике, что предложение. Эти изменения требуют от работодателей и соискателей более глубокого понимания рынка, новых подходов к построению карьеры и стратегий найма. Особенно это актуально в условиях, когда крупные банки, такие как Сбер, ВТБ и Газпромбанк, активно создают собственные центры компетенций по машинному обучению, что ещё больше повышает конкуренцию за опытных кадров [!].

Углубление конкуренции и повышение требований

Резкое увеличение числа соискателей — особенно молодых специалистов — заставляет работодателей пересматривать подходы к подбору персонала. Ранее наличие базовых знаний в области ML могло быть достаточным для получения вакансии. Теперь же работодатели ищут не тех, кто знает Python и TensorFlow, а тех, кто умеет применять эти инструменты в конкретных бизнес-задачах. Это особенно важно для банков, где ML используется в кредитном скоринге, прогнозировании спроса, управлении рисками и автоматизации обслуживания клиентов.

Важно: Увеличение предложения не означает роста качества. Чем больше кандидатов, тем выше вероятность, что часть из них не будет готова к реальным задачам. Это заставляет работодателей уделять больше внимания тестированию и профилированию.

Соискателям, в свою очередь, приходится думать не только о том, как получить работу, но и о том, как выделиться. Углубление в узкие ниши — например, NLP, computer vision или рекомендательные системы — становится ключевым. Умение работать с реальными данными, а не только с учебными наборами, становится важным критерием. Особенно это актуально, учитывая, что крупные игроки на рынке, такие как «Яндекс», внедряют новые методы машинного обучения, которые позволяют повысить точность рекомендаций на 7% по ключевым метрикам [!].

Смещение баланса в пользу рынка труда

При росте предложения в 2,8 раза, а спроса — всего на 37%, становится очевидным, что рынок не может поглотить всех новых специалистов. Это создаёт ситуацию, когда работникам становится сложнее, а работодателям — проще. В таких условиях выигрывают компании, умеющие правильно строить стратегию найма и развития персонала.

Важно: Рынок ML-специалистов становится похож на рынок программистов 2010-х годов. Количество людей растёт, но не все готовы к реальным задачам. Это создаёт эффект «фильтрации»: только самые квалифицированные и устойчивые кандидаты остаются в игре.

Для работодателей это открывает возможность формировать более строгие критерии отбора, использовать практику «пробных проектов» и тестирования на реальных данных. Это, в свою очередь, требует от компаний умения не только искать таланты, но и развивать их. Особенно это важно в условиях, когда 60% компаний ожидают от сотрудников базовых навыков работы с искусственным интеллектом, а 27% уже учитывают эти компетенции при найме [!].

Рост числа женщин и молодых специалистов

Увеличение доли женщин и молодых специалистов — это важный тренд, который может повлиять на культуру и структуру рынка. Ранее ML-сфера считалась преимущественно мужской, но постепенное улучшение баланса может способствовать появлению новых подходов к управлению, обучению и командной работе.

Молодёжь, пришедшая на рынок через онлайн-курсы и образовательные треки, часто обладает более гибким мышлением и готовностью к экспериментам. Это может быть полезно для компаний, которые хотят внедрять инновации. Но важно помнить, что молодые специалисты требуют поддержки, обратной связи и структуры, чтобы эффективно развиваться.

Важно: Рост предложения специалистов по машинному обучению — это не только увеличение числа резюме. Это изменение баланса на рынке, которое требует от всех участников — и от работодателей, и от соискателей — более чёткого понимания своих целей и возможностей.

Технологии и инструменты для ускорения внедрения

Одним из решений для сокращения времени на разработку и внедрение ML-моделей стал запуск платформы от K2 Cloud и «К2 НейроТех», которая объединяет инструменты машинного обучения и облачные сервисы. Это позволяет пользователям разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели без собственной инфраструктуры. Решение сокращает время запуска проектов до 20 минут и применяется в задачах, таких как предиктивное обслуживание, выявление мошенничества и рекомендательные системы. Это приводит к ускорению обработки данных на 80%, снижению затрат на 40% и повышению точности прогнозов до 95% [!].

Такие платформы становятся особенно актуальными, когда компании стремятся не только нанимать квалифицированных специалистов, но и обеспечивать им современные инструменты для работы. Это позволяет снизить порог входа в ML-сферу и ускорить внедрение решений, что особенно важно в условиях, когда 41% работодателей в IT сталкиваются с трудностями найма [!].

Важно: Рынок ML-специалистов становится всё более конкурентным. Для бизнеса ключевыми остаются не только навыки кандидатов, но и умение правильно формировать требования, тестировать и развивать персонал. Для соискателей — углубление в узкие ниши, развитие технических навыков и работа с реальными данными становятся обязательными.