Вакансии в Data Science, ML и Data Engineering для джунов

Работа с данными: карта ролей для входа

Это зонтичный раздел: сюда попадают junior-вакансии и стажировки всех профессий вокруг данных — аналитика, Data Science, дата-инженерия, ML и AI. Удобная витрина, чтобы увидеть рынок целиком, пока выбираете свою роль.

Карта простая. Аналитик отвечает на вопросы бизнеса цифрами — вход через SQL. Data Scientist строит и валидирует модели — вход через статистику и Python. Дата-инженер делает так, чтобы данные доезжали до первых двух, — вход через глубокий SQL и инженерию. ML/AI-инженер доводит модели до продакшена — вход обычно через смежные роли и стажировки.

Фундамент у всех общий: SQL, Python и привычка проверять выводы данными. Начните с него — а конкретные требования, вопросы собеседований и зарплаты каждой роли смотрите в профильных разделах через «Смежные направления» внизу страницы.

Частые вопросы

С какой роли проще войти в работу с данными?

С аналитика: junior-позиций больше всего, порог — уверенный SQL плюс Excel или BI-инструмент, а стажировки в банках и ритейле набирают волнами. Из аналитики дальше расходятся все маршруты: в DS через ML, в дата-инженерию через глубокий SQL.

Что учить в первую очередь, если роль ещё не выбрана?

SQL — он нужен каждой роли этого раздела без исключений — и Python с pandas. Эти два навыка не обесценятся при любом выборе, а первые учебные проекты на них сразу покажут, что ближе: отчёты и метрики, модели или пайплайны.

Чем ML-инженер отличается от Data Scientist?

DS отвечает на вопрос «какую модель построить и что она говорит», ML-инженер — «как заставить её работать в проде»: пайплайны, деплой, мониторинг качества. Первая роль ближе к исследованию, вторая — к разработке; junior-вход в обе чаще всего идёт через стажировки.

Сколько платят джунам в данных?

Разброс между ролями заметный: инженерные (DE, ML) обычно оплачиваются выше аналитических на старте. Живые медианы по вакансиям с указанной зарплатой — в разделе зарплат, ссылка над списком.