Почему одни ML-инженеры получают 150 000, а другие — 1 000 000?

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи:
Курс «База ML»:
Курс «ML в бизнесе»:
Telegram MLinside:
Почему одни ML-инженеры зарабатывают 150 000 ₽, а другие получают в 7 раз больше? В этом видео Александр Дубейковский (экс-Яндекс, Авито, ментор MLinside) разбирает, от чего на самом деле зависит зарплата в машинном обучении в 2025 году — и почему вилка зарплат такая огромная. В этом видео: • Реальные цифры зарплат junior, middle и senior ML-специалистов в России и Европе. • Какие компании платят больше — стартапы или бигтех. • 6 факторов, которые влияют на уровень дохода ML-инженера. • Почему финансы и продуктовые компании дают самые высокие вилки. • Как направление ML (NLP, CV, табличные данные) меняет зарплату. • Когда опыт и soft-skills ценятся дороже, чем глубокие модели. Видео будет полезно тем, кто: • планирует войти в Data Science и ML в 2025 году; • уже работает в IT и думает о переходе в ML; • готовится к ML-собеседованию или обсуждению зарплаты. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, Авито, ментор и преподаватель MLinside. Наш курс «База ML» помогает понять, что влияет на зарплаты в индустрии и подготовиться к первой работе в машинном обучении. #машинноеобучение #datascience #зарплатыML #карьера #MLinside Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные разборы зарплат, собеседований и карьеры в Data Science. Таймкоды: 00:00 — Введение: действительно ли ML остаётся самой дорогой сферой в IT 01:05 — Реальные вилки зарплат Junior, Middle и Senior специалистов в России 02:05 — Обзор данных с Levels.fyi: как делятся зарплаты по компаниям 03:42 — Примеры зарплат ML-инженеров в Яндекс, Сбер и МТС 05:01 — Зарплаты ML-специалистов в Европе и США: сравнение и налоги 07:47 — Сколько остаётся «чистыми» после налогов и расходов за границей 08:11 — Анонс курса и переход к факторам, влияющим на зарплату 08:22 — Фактор №1: размер компании и тип бизнеса 09:24 — Фактор №2: сезонность и состояние рынка 11:03 — Фактор №3: индустрия и направление ML (финансы, продукт, консалтинг, исследование) 15:17 — Факторы №4–6: инфляция, специализация (NLP, CV) и исключения на рынке 17:10 — Итоги: миф или реальность, что ML — «золотая жила» 2025 года