ML Engineer, AI Engineer або MLOps: яку професію обрати та у чому різниця?

Штучний інтелект уже не просто тренд – це нова реальність бізнесу. За останні три роки попит на AI/ML-фахівців зріс утричі, а компанії готові платити премію тим, хто вміє не просто «натренувати модель», а й впровадити її в продукт. Проте на ринку панує справжня плутанина: рекрутери шукають «ШІ-розробників», не розуміючи різниці між ML Engineer та AI Engineer, а новачки губляться у вакансіях, де одні й ті ж обов'язки називають по-різному.

Якщо ти плануєш кар'єру після магістратури AI ML, важливо чітко розуміти, яка роль тобі підходить. ML Engineer занурюється в математику та алгоритми, AI Engineer інтегрує готові рішення в бізнес-логіку, а MLOps Engineer будує інфраструктуру для масштабування. Кожна з цих професій вимагає різного набору навичок, інструментів і мислення.

У цій статті ми детально розберемо обов'язки, технічний стек і перспективи для ML Engineer, AI Engineer і MLOps-спеціалістів. Ти дізнаєшся, як обрати свій напрям і які знання потрібні для старту. А якщо хочеш отримати фундаментальну базу для всіх трьох ролей одразу, звернися до магістратури AI & ML від Neoversity – програми, яка покриває і моделювання, і інженерію, і деплой, даючи тобі свободу обрати спеціалізацію вже під час навчання.

Визначення ролей

Перш ніж занурюватися в деталі, важливо чітко окреслити, ким саме є кожен із цих фахівців. Ці визначення допоможуть тобі зрозуміти фундаментальні відмінності між професіями.

Хто такий ML Engineer?

Machine Learning Engineer – це спеціаліст, який розробляє, тренує та оптимізує моделі машинного навчання для розв’язання конкретних бізнес-задач. Він працює з даними від етапу збору до створення алгоритмів, які можуть передбачати, класифікувати чи генерувати інформацію.

Ключовий фокус: алгоритми, математичні основи, статистика та якість даних. ML Engineer – це насамперед дослідник та інженер, який розуміє «внутрішній світ» моделі.

Хто такий AI Engineer?

AI Engineer – це інженер, який інтегрує готові чи кастомізовані ШІ-рішення у реальні продукти та сервіси. Він працює з API великих мовних моделей (LLM), налаштовує промпти, будує логіку взаємодії з користувачем і забезпечує коректну роботу AI-функцій у застосунках.

Ключовий фокус: інтеграція, бізнес-логіка, API, векторні бази даних і швидке впровадження ШІ у продукт. AI Engineer – це міст між технологією та користувачем.

Хто такий MLOps Engineer?

MLOps Engineer – це «DevOps для штучного інтелекту», фахівець, який відповідає за інфраструктуру, автоматизацію процесів тренування моделей, їх деплой і моніторинг у продакшені. Він забезпечує надійність, масштабованість і безперервну роботу AI-систем.

Ключовий фокус: пайплайни CI/CD для моделей, хмарна інфраструктура, контейнеризація, моніторинг деградації моделей. MLOps Engineer – це архітектор стабільності ШІ-продуктів.

Детальне порівняння

Тепер, коли ти розумієш базові визначення, перейдемо до деталей. Різниця між цими ролями стає очевидною, коли дивишся на щоденні задачі, інструменти та вимоги до бекграунду.

Machine Learning Engineer: архітектор моделей

ML Engineer – це той, хто перетворює сирі дані на робочі алгоритми. Його робота починається з розуміння бізнес-проблеми та закінчується валідованою моделлю, готовою до впровадження.

Типові задачі: збір, очищення та підготовка датасетів (ETL-процеси для ML), вибір архітектури моделі – від класичних Random Forest до нейронних мереж, тренування, валідація та тюнінг гіперпараметрів, A/B-тестування різних підходів для досягнення найкращої точності, аналіз помилок моделі та пошук способів покращення.

Hard skills: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), фреймворки глибокого навчання – PyTorch або TensorFlow, математика – лінійна алгебра, теорія ймовірностей, математична статистика, Feature Engineering – створення ознак, які підвищують якість моделі, розуміння метрик – precision, recall, F1-score, AUC-ROC тощо.

Інструменти: Jupyter Notebook для експериментів, Pandas і Polars для роботи з даними, Scikit-learn для класичних моделей, PyTorch/TensorFlow для нейронних мереж, Weights & Biases або MLflow для трекінгу експериментів.

ML Engineer потрібен там, де бізнес потребує нестандартного рішення: рекомендаційні системи, прогнозування попиту, комп'ютерний зір для специфічних задач. Це роль для тих, хто любить математику, експерименти та глибоке розуміння алгоритмів.

AI Engineer: міст між моделлю та користувачем

Якщо ML Engineer створює моделі, то AI Engineer робить їх корисними для людей. Він бере готові AI-рішення (часто через API) і вбудовує їх у вебзастосунки, чат-боти, CRM-системи чи мобільні застосунки.

Типові задачі: інтеграція OpenAI API, Anthropic Claude, Google Gemini у продукти, Prompt Engineering – створення ефективних запитів для LLM, робота з векторними базами даних (Pinecone, Weaviate) для Retrieval-Augmented Generation (RAG), налаштування логіки чат-ботів, асистентів, автоматизацій, fine-tuning попередньо натренованих моделей під специфічні задачі бізнесу, оптимізація швидкості відповідей AI та зменшення витрат на API.

Hard skills: Python і/або JavaScript (залежно від стека компанії), робота з REST API та вебхуками, фреймворки для роботи з LLM – LangChain, LlamaIndex, розуміння архітектури векторних баз даних, базове знання фронтенд-технологій (React, Next.js) для інтеграції в UI.

Інструменти: Visual Studio Code, Docker для контейнеризації застосунків, Postman для тестування API, Hugging Face для доступу до попередньо натренованих моделей, LangChain для побудови складних AI-пайплайнів.

AI Engineer – це професія з низьким порогом входу (якщо порівнювати з ML Engineer) і швидким виходом на ринок. Компанії масово шукають тих, хто вміє швидко інтегрувати ChatGPT, Midjourney API чи голосових асистентів у свої продукти. Якщо тобі цікавіше «зробити щось, що працює прямо зараз», ніж «тренувати модель тиждень» – це твій напрямок.

MLOps Engineer: інфраструктура та надійність

Модель, яка працює лише на ноутбуці Data Scientist – це не продукт. MLOps Engineer забезпечує, щоб ШІ-рішення працювали стабільно, масштабувалися під навантаженням і не «ламалися» через зміни в даних.

Типові задачі: автоматизація тренування моделей – CI/CD для ML-пайплайнів, розгортання моделей у продакшен (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML), моніторинг якості моделей – відстеження дрифту даних і деградації точності, версіонування моделей і датасетів, оркестрація складних workflow за допомогою Airflow або Kubeflow, оптимізація витрат на інфраструктуру (використання GPU, автоскейлінг).

Hard skills: Linux і командний рядок, Docker і Kubernetes для контейнеризації та оркестрації, хмарні платформи – AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, CI/CD інструменти – Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, інструменти для MLOps – MLflow, Kubeflow, DVC (Data Version Control), моніторинг – Prometheus, Grafana, Evidently AI.

Інструменти: MLflow для трекінгу експериментів і деплою моделей, Kubeflow для оркестрації ML-пайплайнів у Kubernetes, Airflow для автоматизації складних ETL-процесів, Terraform для Infrastructure as Code, Jenkins або GitLab CI для автоматизації деплоїв.

MLOps Engineer – це роль для тих, хто любить надійність, автоматизацію та масштабованість. Якщо тобі подобається DevOps, але хочеться працювати саме з ШІ-продуктами, MLOps – ідеальний вибір. Це одна з найбільш потрібних ролей у компаніях, які вже мають ML-моделі та хочуть їх масштабувати.

Перспективи кар'єри та зарплати

Розберемося, наскільки популярні ці фахівці на ринку та скільки можна заробляти на різних етапах кар'єри.

Ринок праці: попит і конкуренція

Усі три ролі входять у топ-10 найбільш популярних технічних позицій за версією LinkedIn і Glassdoor. Особливо активно ростуть вакансії для AI Engineer (+150% за рік) через масове впровадження LLM у продукти.

За даними DOU.ua та Djinni, попит на ML/AI-спеціалістів зріс у 2.5 рази за останні два роки. Українські IT-компанії та аутсорс-агенції активно шукають фахівців для проєктів із США та Європи. Проте конкуренція висока: роботодавці віддають перевагу кандидатам із фундаментальною освітою та досвідом.

AI Engineer мають найбільше вакансій через доступність інструментів і швидкий час виведення на ринок. MLOps Engineer навпаки – дефіцит кадрів, оскільки потрібен комплексний бекграунд (ML + DevOps). Своєю чергою ML Engineer вирізняється стабільним попитом, але вищими вимогами до математичного бекграунду.

Зарплатні вилки

Зарплати сильно залежать від регіону, компанії та рівня навичок. Наведемо приблизні діапазони для України (за даними DOU/Djinni) та глобального ринку (Glassdoor/Levels.fyi).

ML Engineer:

• Junior (до 1 року досвіду): $1200-$2000 (Україна) / $80000-$110000 (США);
• Middle (2-4 роки): $2500-$4000 (Україна) / $130000-$160000 (США);
• Senior (5+ років): $4500-$7000+ (Україна) / $170000-$230000+ (США).

AI Engineer:

• Junior: $1000-$1800 (Україна) / $70000-$100000 (США);
• Middle: $2200-$3800 (Україна) / $110000-$150000 (США);
• Senior: $4200-$6500+ (Україна) / $150000-$200000+ (США).

MLOps Engineer:

• Junior: $1500-$2200 (Україна) / $90000-$120000 (США);
• Middle: $3000-$4500 (Україна) / $130000-$170000 (США);
• Senior: $5000-$8000+ (Україна) / $170000-$230000+ (США).

MLOps-інженери часто отримують більше на старті через дефіцит таких фахівців, а Senior ML Engineers мають найвищі зарплатні стелі завдяки експертизі в алгоритмах.

Кар'єрний ріст: куди рухатися далі?

Усі три ролі мають чіткі траєкторії росту. Ось найбільш популярні шляхи:

Для ML Engineer: Senior ML Engineer → Lead ML Engineer, ML Architect (проєктування AI-систем), Research Scientist (якщо є інтерес до наукової діяльності), Head of AI / Chief AI Officer (управлінська позиція).

Для AI Engineer: Senior AI Engineer → Lead AI Engineer, AI Product Manager (якщо є інтерес до продукту), Solutions Architect (проєктування архітектури AI-рішень), CTO у стартапах (швидкий шлях для підприємців).

Для MLOps Engineer: Senior MLOps Engineer → Lead MLOps Engineer, ML Platform Engineer (розробка внутрішніх платформ для Data Science команд), Head of ML Infrastructure, DevOps Architect / Site Reliability Engineer (SRE).

Межі між цими ролями дедалі більше стираються. Найбільш цінні на ринку – «T-shaped» спеціалісти: ті, хто глибоко знає одну область (ML, AI чи MLOps), але розуміє базові принципи двох інших. Саме таких фахівців активно шукають топові компанії.

Як почати кар'єру в AI/ML?

Ти визначився з напрямом – чудово! Тепер постає питання: як набути необхідних знань і стати конкурентоспроможним на ринку?

Самоосвіта vs академічна освіта

YouTube, Coursera, Kaggle-змагання – все це допомагає зрозуміти базові концепції. Проте онлайн-курси на 2-3 місяці вже не дають достатньої глибини для серйозних позицій. Роботодавці все частіше шукають кандидатів із системним розумінням Computer Science, математики та Software Engineering.

Чому коротких курсів недостатньо? Поверхневе покриття тем (наприклад, «основи нейронних мереж» замість розуміння градієнтного спуску), відсутність практики на реальних проєктах зі складною інфраструктурою, немає структурованої програми, яка покриває весь стек (від математики до деплою), без диплома важче влаштуватися на роботу за кордоном або в топові компанії.

Магістратура дає фундаментальні знання, структурований підхід і можливість працювати над реальними проєктами під менторством досвідчених викладачів. Диплом європейського зразка відкриває двері на глобальний ринок праці.

Роль фундаментальних знань

Чому для серйозної кар'єри в AI/ML так важлива математика та Computer Science?

Для ML Engineer: лінійна алгебра допомагає розуміти, як працюють нейронні мережі, теорія ймовірностей – основа для розуміння метрик і кількісне оцінювання невизначенності, математична статистика – ключ до правильної валідації моделей.

Для AI Engineer: алгоритми та структури даних – для оптимізації роботи з векторними базами, основи ML – щоб розуміти, коли fine-tuning доцільний, а коли достатньо промптів, Software Architecture – для побудови масштабованих ШІ-рішень.

Для MLOps Engineer: Computer Networks – для розуміння латентності та оптимізації API-викликів, операційні системи (Linux) – основа DevOps, Distributed Systems – щоб будувати відмовостійкі пайплайни.

Без цих знань ти можеш натренувати модель за туторіалом, але не зрозумієш, чому вона працює погано на нових даних. І саме ця різниця відокремлює Junior від Middle/Senior.

Рішення від Neoversity: магістратура AI & ML

Якщо ти хочеш не просто «пройти курс», а побудувати системну кар'єру в штучному інтелекті, звернися до магістратури AI & ML у Неоверсіті. Що робить цю програму унікальною?

Комплексний підхід. Програма покриває всі три напрямки – ML (моделювання), AI Engineering (інтеграція) та MLOps (деплой і масштабування). Ти не обираєш спеціалізацію заздалегідь, а вивчаєш базу всього та визначаєшся з фокусом під час навчання.

Фундаментальна база. Математика для ML – лінійна алгебра, теорія ймовірностей, оптимізація, глибоке навчання – від основ до Transformers і LLM, Software Engineering – архітектура застосунків, API, мікросервіси, MLOps – CI/CD для моделей, Kubernetes, моніторинг у продакшені.

Практика на реальних проєктах. Замість абстрактних завдань ти працюватимеш над кейсами, близькими до тих, що зустрічаються у компаніях: рекомендаційні системи, NLP для обробки текстів, комп'ютерний зір, чат-боти на базі LLM.

Тривалість навчання. 2 роки – достатньо, щоб глибоко опанувати матеріал, зробити кілька проєктів для портфоліо та підготуватися до складних технічних інтерв'ю.

Диплом європейського зразка. Після закінчення ти отримуєш диплом магістра, визнаний у ЄС та інших країнах. Це суттєва перевага для тих, хто планує працювати на глобальному ринку чи релокуватися.

Гнучкість і підтримка. Навчання онлайн, що дозволяє поєднувати його з роботою. Менторська підтримка, доступ до спільноти випускників і допомога з працевлаштуванням.

Для кого підходить ця програма?

• Студенти після бакалаврату, які хочуть спеціалізуватися в AI/ML.
• Фахівці з суміжних галузей (Backend, Frontend, Data Analysis), які хочуть перекваліфікуватися.
• Інженери, які вже працюють у ML/AI, але потребують систематизації знань і диплома.

FAQ: часті запитання

Чи потрібна математика для AI Engineer?

Менше, ніж для ML Engineer, але базове розуміння статистики, лінійної алгебри та теорії ймовірностей все одно важливе. Воно допомагає розуміти, як працюють моделі «під капотом», навіть якщо ти використовуєш їх через API. Наприклад, коли ти налаштовуєш температуру в GPT чи обираєш вбудовані елементи для векторної бази, знання математики дозволяє приймати усвідомлені рішення, а не діяти наосліп.

Чи можна стати MLOps без досвіду в розробці?

Складно. MLOps вимагає міцного бекграунду в DevOps або Backend-розробці: знання Linux, Docker, Kubernetes, CI/CD. Якщо ти ніколи не працював із командним рядком, не писав скрипти на Python/Bash і не налаштовував серверну інфраструктуру, краще спочатку попрацювати Backend чи DevOps-інженером, а потім переходити в MLOps. Альтернатива – почати з ролі ML Engineer і поступово освоювати MLOps-інструменти.

Що краще обрати новачку: AI чи ML?

Якщо тобі потрібен швидкий поріг входу та можливість почати заробляти вже через 6-12 місяців, обирай AI Engineer. Ця роль не вимагає глибокої математики й ти можеш швидко навчитися інтегрувати LLM у застосунки.

Якщо тобі цікава глибока експертиза, ти любиш математику та готовий інвестувати 1.5-2 роки в навчання, обирай ML Engineer. Це довша дорога, але в довгостроковій перспективі вона веде до вищих зарплат і цікавіших технічних викликів.

Чи потрібен диплом для роботи в AI/ML?

Формально – ні. Багато компаній готові наймати самоучок із сильним GitHub-портфоліо. Проте на практиці диплом (особливо магістра) значно полегшує пошук першої роботи, особливо якщо ти прагнеш працювати в топових компаніях або за кордоном. Диплом європейського зразка, який видає Неоверсіті, визнається міжнародними роботодавцями та може стати твоєю конкурентною перевагою.

Скільки часу потрібно, щоб стати Junior у цих ролях?

AI Engineer: 6-12 місяців інтенсивного навчання + 2-3 проєкти в портфоліо. ML Engineer: 12-18 місяців (включаючи математику, статистику, Deep Learning) + участь у Kaggle-змаганнях або реальні проєкти. MLOps Engineer: якщо є бекграунд у DevOps – 6-9 місяців. Якщо починаєш з нуля – 12-18 місяців.

Проте ці терміни актуальні за умови системного підходу до навчання. Безсистемне проходження коротких курсів може затягнутися на роки без відчутного результату.

Висновок

Вибір між ML Engineer, AI Engineer і MLOps – це не просто вибір посади, а вибір способу мислення та підходу до технологій. ML Engineer – для тих, хто любить досліджувати, експериментувати та занурюватися в математику. AI Engineer – для тих, кому цікаво швидко створювати продукти, які змінюють досвід користувачів. MLOps Engineer – для тих, хто цінує надійність, автоматизацію та масштабованість.

Важливо розуміти: межі між цими ролями стираються. Сучасний ринок найбільше цінує «T-shaped» фахівців – тих, хто глибоко знає одну область, але розуміє базові принципи двох інших. Саме такий підхід дозволяє бути гнучким, швидко адаптуватися до нових технологій і працювати над найцікавішими проєктами.

Якщо ти готовий побудувати системну кар'єру в AI/ML, здобути фундаментальну освіту та диплом європейського зразка, звернися до магістратури AI & ML у Neoversity. Програма дає тобі свободу обрати спеціалізацію вже під час навчання, працювати над реальними проєктами та отримати підтримку менторів на всіх етапах.

Твоя кар'єра в AI починається з правильного вибору. Зроби його сьогодні!