TGLIST.COM.UA
Джерело
HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 | Від чого залежить дохід в ML Engineer? 👇Порівняємо 2 свіжі вакансії з ...
HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀
@hanna_pylieva_data_channel
320 Охват/переглядів
2026-10-05 06:02
Повідомлення №1333
Від чого залежить дохід в ML Engineer?
👇
Порівняємо 2 свіжі вакансії з одного проєкту:
По факту за одну і ту саму позицію, джуну пропонують $1000-3900, а Senior – $4000-6000. Якщо пройтись прямо по навичках з цих вимог, то ось що саме впливає на різницю в чеку:
1. Рівень автономності
У вакансії junior чітко вказано, що працювати доведеться поруч з Senior-спеціалістами, допомагати з експериментами та прототипами.
А от від Senior чекають сильних знань з Python і побудови чистого коду, який можна вставити в прод.
2. Глибина знань алгоритмів і конкретних бібліотек
Junior ML Engineer достатньо знати базові архітектури (YOLO, U-Net, SAM). Від Senior ML Engineer вимагають вже Shapely, OpenCV contours) та підключити OCR-системи (Tesseract, PaddleOCR, docTR), щоб діставати дані з неідеальних зображень.
3. Уміння працювати з “брудними” даними та обробка помилок
У Senior-вакансії є досить класний пункт: ability to design robust fallback logic. Простими словами: розуміти, що варто робити, якщо модель помиляється або зображення нечітке. І як зробити так, щоб система не впала, а видала адекватний бізнес-результат.
Особисто від себе я б додала і знання конкретної сфери.
Якщо ви розумієте машинне навчання і, наприклад, добре орієнтуйтесь в сфері ритейлу, вам набагато легше говорити з бізнесом конкретно: про розпізнавання товарів на полицях, контроль планограм, виявлення дефектів на виробництві чи моніторинг полиць в режимі реального часу.
І маст-хев по софт скілах – вміння спілкуватися :)
Особливо якщо ви працюєте напряму із замовником. Треба пояснити, що це означає для бізнесу, де є ризики, і що робити далі.
Можна стати сильнішим спеціалістом, взяти на себе більше відповідальності й при цьому роками не змінювати зарплату, якщо ніколи не обговорювати це з компанією.
Тому я б дивилася на дохід ML Engineer з огляду на те, які задачі ви можете взяти на себе, наскільки добре в них розбираєтесь і за який результат готові відповідати.
На курсі “Machine Learning & AI Engineering” ми зі студентами працюємо не тільки з моделями і алгоритмами. Я хочу, щоб люди розуміли весь шлях AI-рішення: від бізнес-задачі та даних до запуску й подальшої роботи системи.
Хочете дізнатися деталі програми?
Від вас: ➕ у коментарях
Від нас:
ВСЕ про курс та відповіді на всі ваші питання
👇
Порівняємо 2 свіжі вакансії з одного проєкту:
По факту за одну і ту саму позицію, джуну пропонують $1000-3900, а Senior – $4000-6000. Якщо пройтись прямо по навичках з цих вимог, то ось що саме впливає на різницю в чеку:
1. Рівень автономності
У вакансії junior чітко вказано, що працювати доведеться поруч з Senior-спеціалістами, допомагати з експериментами та прототипами.
А от від Senior чекають сильних знань з Python і побудови чистого коду, який можна вставити в прод.
2. Глибина знань алгоритмів і конкретних бібліотек
Junior ML Engineer достатньо знати базові архітектури (YOLO, U-Net, SAM). Від Senior ML Engineer вимагають вже Shapely, OpenCV contours) та підключити OCR-системи (Tesseract, PaddleOCR, docTR), щоб діставати дані з неідеальних зображень.
3. Уміння працювати з “брудними” даними та обробка помилок
У Senior-вакансії є досить класний пункт: ability to design robust fallback logic. Простими словами: розуміти, що варто робити, якщо модель помиляється або зображення нечітке. І як зробити так, щоб система не впала, а видала адекватний бізнес-результат.
Особисто від себе я б додала і знання конкретної сфери.
Якщо ви розумієте машинне навчання і, наприклад, добре орієнтуйтесь в сфері ритейлу, вам набагато легше говорити з бізнесом конкретно: про розпізнавання товарів на полицях, контроль планограм, виявлення дефектів на виробництві чи моніторинг полиць в режимі реального часу.
І маст-хев по софт скілах – вміння спілкуватися :)
Особливо якщо ви працюєте напряму із замовником. Треба пояснити, що це означає для бізнесу, де є ризики, і що робити далі.
Можна стати сильнішим спеціалістом, взяти на себе більше відповідальності й при цьому роками не змінювати зарплату, якщо ніколи не обговорювати це з компанією.
Тому я б дивилася на дохід ML Engineer з огляду на те, які задачі ви можете взяти на себе, наскільки добре в них розбираєтесь і за який результат готові відповідати.
На курсі “Machine Learning & AI Engineering” ми зі студентами працюємо не тільки з моделями і алгоритмами. Я хочу, щоб люди розуміли весь шлях AI-рішення: від бізнес-задачі та даних до запуску й подальшої роботи системи.
Хочете дізнатися деталі програми?
Від вас: ➕ у коментарях
Від нас:
ВСЕ про курс та відповіді на всі ваші питання