DevOps и MLOps: чем занимаются, сколько платят и куда расти
Если вы уже в ИТ, наверняка замечали растущий спрос на DevOps- и MLOps‑инженеров. Обе профессии хорошо оплачиваются, но требуют разных навыков. Разберемся, какой путь логичнее выбрать исходя из вашего опыта.
Что у них общего
Обе профессии выросли из одной идеи — сократить путь от готового кода или модели до работающего продукта и убрать стену между теми, кто создает, и теми, кто эксплуатирует. Оба инженера живут в инфраструктуре: автоматизируют сборку и доставку, поднимают окружение, настраивают мониторинг, работают с контейнерами и облаками.
При этом DevOps фокусируется на доставке и эксплуатации программных продуктов, а MLOps — на жизненном цикле ML-систем: управлении данными и моделями, их развертывании, мониторинге и переобучении.
DevOps: доставляем код
Что за профессия
DevOps-инженер отвечает за путь обычного программного продукта от репозитория до пользователя. Он строит конвейеры сборки и выкатки (CI/CD), описывает инфраструктуру кодом и следит, чтобы релизы не роняли сервис. Проще говоря, делает так, чтобы команда выкатывала изменения часто и быстро, без героических ночных дежурств.
Такой специалист нужен почти везде, где есть свой софт: банки и финтех, маркетплейсы и интернет-магазины, игры, телеком, промышленность. Чем выше нагрузка и чаще релизы, тем дороже стоит хороший DevOps.
Кому подойдет
Чаще всего в DevOps приходят системные администраторы, инженеры инфраструктуры и backend-разработчики, — те, кто уже понимает, как устроены серверы, сети и приложения.
Для старта пригодятся Linux, Git, Docker, базовые сети и один скриптовый язык (обычно Python или Bash), а дальше — Kubernetes, инструменты инфраструктуры и облака.
Сколько платят
Медианная зарплата, по данным «Хабр Карьеры» на июнь 2026, составляет 249 тысяч рублей. Новичкам платят 123 тысячи, инженеры с большой экспертизой могут рассчитывать на 378 тысяч, а доходы руководителей направлений превышают 460 тысяч рублей.
Если вы из админки или backend и хотите системно собрать стек DevOps, у Яндекс Практикума PRO есть программа по этому направлению. Она подойдет, когда базовый опыт в ИТ уже есть, а добрать хочется именно практику с CI/CD, контейнерами и инфраструктурой. Чтобы понять, ваше это или нет, начните с бесплатной вводной части.
MLOps: превращаем ML‑модели в работающие бизнес‑решения
Что за профессия
Здесь в производство выводят не обычный сервис, а ML-модели: настраивают воспроизводимые эксперименты, версионируют данные, автоматизируют обучение и развертывание моделей, а потом следят, чтобы качество предсказаний не деградировало со временем.
Зачем это бизнесу. Долгое время значительная часть моделей так и не доезжала до производства. Они отлично работали у Data Science-специалистов на ноутбуках, но в реальной среде падали или со временем начинали ошибаться. MLOps-инженер закрывает именно этот разрыв между исследованием и рабочим продуктом.
Профессия особенно востребована там, где активно внедряют ИИ: финтех и банки, ретейл, телеком, промышленность, крупные технологические компании. Спрос растет быстрее предложения — на рынке дефицит специалистов с опытом одновременно в инфраструктуре и машинном обучении. Что подтверждает и рост доходов инженеров: по данным «Хабр Карьеры», медианная зарплата по всем грейдам выросла за последний год со 195 до 250 тысяч рублей.
Кому подойдет
В MLOps обычно приходят с трех сторон: DevOps- и SRE-инженеры, которым интересен ML, специалисты Data Science, уставшие отдавать модели «в никуда», и Data- и ML-инженеры, стремящиеся к более комплексной работе.
К привычному стеку DevOps добавляются понимание жизненного цикла моделей, инструменты вроде MLflow или DVC и работа с ML-пайплайнами.
Сколько платят
Зарплаты обычно сопоставимы с уровнем сильных ML- и Data-инженеров и могут превышать их при наличии редкой инфраструктурной экспертизы. По данным «Хабр Карьеры» за июнь 2026 года, медианная зарплата MLOps-специалистов среднего уровня — 256 тысячи рублей. Инженерам с большим опытом и экспертизой платят в среднем 417 тысяч рублей.
Если вы ближе к данным и моделям и хотите освоить производственную сторону ML, посмотрите программу по MLOps у Яндекс Практикума PRO. Она про то, как доводить модели до стабильной работы, а не только обучать их. Бесплатно познакомиться с направлением и понять, насколько оно вам подходит, удобно на вводной части курса.
Какой трек выбрать под ваш опыт
Системным администраторам, инженерам инфраструктуры и backend-разработчикам ближе DevOps: вы уже работаете с серверами и приложениями, останется добрать автоматизацию и оркестрацию.
Действующим DevOps- и SRE-инженерам, которым интересен ИИ, логичный апгрейд даст MLOps: сможете применять свои знания для управления жизненным циклом ML-моделей.
Data- и ML-инженеры с помощью MLOps закроют слабое место — научатся стабильно выводить модели в производство.
Руководителям команд полезно понимать принципы и DevOps, и MLOps. Это помогает правильно планировать инфраструктуру, оценивать сроки внедрения, формировать команды и принимать архитектурные решения. Глубоко владеть обоими направлениями не обязательно, но знать их различия важно.
Самый верный способ выбрать направление — попробовать. У курсов DevOps и MLOps в Яндекс Практикуме PRO есть бесплатные вводные части: за пару вечеров вы увидите, как устроена работа, какие задачи придется решать и заходит ли вам логика профессии.
ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543