Центр дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана
Образование · 20 августа 2026 г.
Как изменилась профессия специалиста по работе с данными (Data Scientist) за последний год — 20 августа 2026 г. в 16:02:36.531
Как изменилась профессия специалиста по работе с данными (Data Scientist) за последний год Алексей Владимирович Надеин, преподаватель Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана, поделился своим видением трансформации профессии за 2026 год ⬇ За последний год профессия заметно изменилась. Раньше от специалиста в первую очередь ждали хорошего знания статистики, языка программирования Python, машинного обучения и умения самостоятельно строить модели. Теперь этого уже недостаточно. Специалист по работе с данными всё чаще должен уметь работать на стыке данных, машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта. На российском рынке труда это хорошо видно по вакансиям, потому что рядом с позициями специалиста по работе с данными всё чаще появляются инженеры машинного обучения (ML Engineer), инженеры искусственного интеллекта (AI Engineer), специалисты по обработке естественного языка (NLP) и большим языковым моделям (LLM), а в требованиях встречаются создание точных запросов (промпт-инжиниринг) и работа с современными моделями искусственного интеллекта. При этом рынок стал более требовательным. В первой половине 2026 года количество ИТ-вакансий в России в целом снизилось, а число резюме выросло. Компании стали внимательнее относиться к найму и в первую очередь ищут специалистов, которые способны решать реальные задачи, а не просто знают набор технологий. Особенно ценятся специалисты среднего и высокого уровня (middle и senior) с сильной технической базой и опытом доведения решений на основе машинного обучения до практического результата. Самое заметное изменение связано с генеративным искусственным интеллектом. Сегодня специалист по работе с данными уже не обязательно пишет весь код и строит каждый этап решения с нуля, сейчас искусственный интеллект помогает генерировать и объяснять код, анализировать данные, подбирать подходы и ускорять эксперименты. Поэтому ценность специалиста постепенно смещается от умения написать код к умению правильно поставить задачу агенту на основе искусственного интеллекта, выбрать метод, проверить результат и встроить модель в реальный бизнес-процесс. Это хорошо согласуется и с изменением требований в вакансиях, в последний год компетенции в сфере искусственного интеллекта всё чаще становятся частью традиционного набора навыков специалиста по работе с данными. Поэтому главный тренд можно сформулировать так: специалист по работе с данными не исчезает из-за повсеместного засилья искусственного интеллекта, он эволюционирует. Всё реже становится востребован специалист, который умеет только обучить модель, всё более востребован тот, кто понимает предметную область, уверенно работает с данными, знает языки программирования SQL и Python, понимает машинное обучение, умеет использовать генеративный искусственный интеллект и, самое главное, способен объяснить, зачем нужна модель, насколько ей можно доверять и какое решение на её основе должен принять бизнес. Вакансии 2026 года уже показывают этот переход, классический специалист по работе с данными постепенно сближается с ролями инженера машинного обучения (ML Engineer) и инженера искусственного интеллекта (AI Engineer). Чтобы быть востребованным специалистом в этих условиях, важно учиться у тех, кто сам работает на передовой. В ЦДО МГТУ им. Н.Э. Баумана программы ведут преподаватели-практики, а в основе обучения лежат только актуальные инструменты и реальные задачи. ➡️ Подробнее о курсе «Наука о данных: профессиональный уровень (Data Science PRO)»