Где в IT джуны получают больше всего и куда пойти учиться

Зарплаты джунов в IT обычно невысокие. Работодатели ищут сотрудников с опытом от года даже на начальные позиции, а в вакансиях без опыта нередко предлагают 60-70 тысяч — довольно мало для тех, кто полгода потратил на обучение и вложил в него 100+ тысяч рублей.

Разброс между направлениями огромный. Джун в одной специализации стартует с 60 тысяч рублей, в другой — с 130 тысяч при том же уровне опыта.

Сегодня в статье разберём три самых высокооплачиваемых направления в IT для начинающих — SRE-инженерию, продуктовую аналитику и ML-разработку. Расскажем, чем занимаются специалисты, сколько можно получать и где учиться.

1. SRE-инженер

Инженер по доступности сервисов (Site Reliability Engineering) — профессия, которую придумали в Google в 2003 году и которая с тех пор стала стандартом в технологичных компаниях. SRE-инженер отвечает за то, чтобы продукты компании работали стабильно, быстро и без сбоев в продакшне.

Задач у SRE-инженера много. Во-первых, он определяет и следит за SLO — договаривается с командой, сколько сбоев система может позволить себе без вреда для пользователей. Когда случается инцидент, инженер разбирается в нём, пишет постмортем (анализ после аварии) и устраняет причину проблемы. Ещё он активно автоматизирует рутину: если какое-то действие приходится делать руками больше двух раз — SRE сразу пишет скрипт. Кроме того, он управляет error budget — следит, сколько «лимита на сбои» уже потрачено за месяц или квартал. И наконец, занимается оптимизацией производительности и масштабированием системы, чтобы она не ломалась под нагрузкой.

Сколько зарабатывает SRE-инженер 

SRE — одна из самых высокооплачиваемых позиций для джуна в IT. По данным зарплатного калькулятора Хабр Карьеры, средняя зарплата инженера — 167 тысяч рублей.

Начальный уровень стартует от 94 тысяч рублей, через год практики — 150–200 тысяч. В будущем мидл может рассчитывать на 200-300 тысяч, а сеньор и лид — на 400-600 тысяч рублей в месяц.

Что нужно знать

• Linux и сети: уверенная работа в командной строке, понимание сетевых протоколов, файловых систем.

• Python или Go: для написания автоматизации, скриптов, инструментов.

• Kubernetes и Docker: управление контейнерами — стандарт для большинства SRE-команд.

• Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK-стек. Умение читать метрики и строить алерты.

• CI/CD: понимание процессов доставки кода в продакшн.

Где учиться

Яндекс Практикум предлагает программы по DevOps и облачным технологиям, а также полноценное обучение по обеспечению надёжности систем. Студентов научат практикам и подходам SRE, чтобы наладить мониторинг инфраструктуры и приложений и улучшить бизнес‑процессы.

Нетология ведёт курсы по DevOps и инфраструктуре, где отдельным блоком разбираются принципы надёжности, мониторинг и работа с облаками. 

2. Продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик — специалист, который помогает команде принимать решения на основе данных. Он строит воронки, считает метрики, проводит A/B тесты и отвечает на вопросы о том, почему упала конверсия и как выросли метрики после обновления.

Во время работы аналитик проектирует систему метрик для новой фичи или продукта, чтобы понимать, работает ли она. Ещё он настраивает и анализирует A/B тесты, следит за статистической корректностью, чтобы выводы были надёжными. Также аналитик строит дашборды и готовит отчёты — для продактов и других стейкхолдеров, чтобы все видели актуальное состояние дел. Когда ключевые метрики неожиданно меняются, он ищет причины этих изменений. И, конечно, постоянно работает с сырыми данными через SQL, Python и BI-инструменты.

Сколько зарабатывает продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик-джун в среднем получает 139 тысяч рублей в месяц. В будущем зарплаты растут — мидлы зарабатывают примерно 243 тысячи, сеньоры — 358 тысяч, а лиды — около 477 тысяч рублей. Но потолок в профессии очень высокий — до 600 тысяч.

Что нужно знать

• SQL: уровень выше базового — оконные функции, подзапросы, агрегации.

• Python (pandas, numpy): обработка и анализ данных.

• Статистика и A/B тесты: понимание p-value, доверительных интервалов, размера выборки.

• Продуктовые метрики: DAU, MAU, retention, churn, LTV, конверсия — что это и как считать.

• BI-инструменты: Tableau, Superset, DataLens — умение строить понятные визуализации.

Где учиться

Академия Эдюсон — тут научат оценивать рынок, проводить исследования, тестировать гипотезы и проводить АБ-тестирование. Также расскажут про анализ данных о поведении пользователей для выявления трендов и паттернов.

Московская Бизнес Академия — студенты изучат методы стратегического анализа данных, их применение в оптимизации продуктов и принятии обоснованных бизнес-решений. 

SF Education предлагает несколько программ по аналитике. Онлайн-школа делает акцент на математических знаниях, которые помогут при проведении качественного анализа данных. Здесь же научат работать с Excel, Google-таблицы, Power BI, Power Query, SQL, Python и VBA.

Программы ProductStar строятся вокруг продуктовых задач: метрики, воронки, A/B тесты, взаимодействие с командой разработки. Школа также помогает с трудоустройством — карьерный центр активно работает с работодателями.

3. ML-разработчик

ML-разработчик (Machine Learning Engineer) — специалист, который разрабатывает и внедряет модели машинного обучения в продукты. Он делает так, чтобы модель работала быстро, надёжно и масштабируемо в продакшне.

Обычно в задачи ML-специалиста в продакшене занимается тренировкой моделей — будь то классификация, регрессия, работа с текстом (NLP) или компьютерное зрение. Потом пишет сервис, который будет применять эту модель к новым данным — это называется инференс. Дальше начинается самое интересное: модель нужно ускорить, чтобы она нормально летала под боевой нагрузкой, а не думала по полсекунды на каждый запрос. Ещё придётся собрать пайплайн для её переобучения — потому что данные меняются, и модель без свежей подкачки тупеет. И обязательно настроить мониторинг в проде: смотреть, не поплыли ли метрики, не начался ли дрифт, не деградирует ли модель со временем.

Сколько зарабатывает ML-разработчик

ML-разработчик — одна из самых высокооплачиваемых позиций в IT на любом уровне. Средняя зарплата джуна — 115 тысяч рублей. А потом можно расти в карьере и через 5-7 лет получать 400-500 тысяч рублей. 

Что нужно знать

• Python: уверенный уровень, умение писать чистый код, работа с библиотеками scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.

• Математика: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика — фундамент машинного обучения.

• SQL и работа с данными: без этого не бывает ML-разработчика.

• Основы MLOps: Docker, работа с GPU, базовое понимание деплоя моделей.

• Алгоритмы ML: классические методы (деревья, бустинг, линейные модели) и нейросети.

Где учиться

Karpov.Courses предлагает отдельные программы по ML и Deep Learning с акцентом на практику. Обучение строится вокруг симуляторов — студенты работают с задачами, которые встречаются в ML-командах. 

В Нетологии представлен десяток курсов для обучения ML-инженерии, в том числе и магистерская программа — если готовы учиться два года и вам важен диплом.

Эдюсон — тут научат алгоритмам машинного обучения, лучшим методикам для оценки качества моделей. В конце обучения можно будет построить первые модели для обучения нейросетей.

В Яндекс Практикуме есть несколько программ по машинному обучению — для новичков и для профи. На курсах студенты пройдут полный цикл ML‑проекта — от подготовки данных и обучения моделей до внедрения и поддержки.

Про английский — отдельно

Во всех направлениях английский язык — рабочий инструмент, который влияет на доход. Обычно вся документация Kubernetes, Terraform, PyTorch, MITRE ATT&CK — на английском, лучшие технические конференции и профессиональные сообщества — тоже. Кроме того, международный рынок дает премию 30–70% к российским зарплатам для тех же специальностей.

Школа Инглекс специализируется на деловом и техническом английском для IT-специалистов. Формат — онлайн с живыми преподавателями, занятия легко встраиваются в рабочий или учебный график. Инглекс помогает прокачать именно тот английский, который нужен в ежедневной работе: чтение документации, переписка в международных командах, технические переговоры.

Как выбрать направление

Вопрос не только в зарплате. Направления требуют разного склада ума и разных предпочтений.

Я бы не советовал новичкам выбирать направление только по зарплатной таблице. Высокая зарплата у джунов часто означает не лёгкий вход, а высокий порог даже на старте. SRE, продуктовая аналитика и ML-разработка как раз из таких направлений: там быстро становится видно, умеет ли человек думать системно, работать с неопределённостью и отвечать не только за код, но и за результат.

Если смотреть на выбор прагматично, нужно понять, какой тип задач человеку ближе. SRE — для тех, кому интересно, как системы живут в продакшене: Linux, сети, мониторинг, инциденты, автоматизация, облака, Kubernetes, CI/CD. Это направление требует спокойной головы и готовности разбираться в поломках, а не только писать фичи. Продуктовая аналитика — для тех, кому интересно связывать данные с поведением пользователей и бизнес-решениями: SQL, статистика, метрики, A/B-тесты, визуализация, понимание продукта. ML-разработка — для тех, кто готов долго работать с математикой, Python, данными, моделями и инфраструктурой вокруг них, потому что в реальности ML — это не только обучение нейросетей, а ещё подготовка данных, эксперименты, оценка качества и внедрение в продукт.

При выборе важно смотреть не только на верхнюю планку зарплаты, а на свою устойчивость к типу работы. В SRE будет много ответственности за надёжность и аварии. В аналитике — много вопросов без готового правильного ответа. В ML — длинная дистанция обучения и высокая конкуренция. Поэтому лучший ориентир для новичка — не где сейчас больше платят, а где он сможет расти несколько лет подряд и не выгореть через полгода.

В общем, не начинайте с выбора курса — начните с понимания, что именно вы хотите делать каждый день. Посмотрите несколько бесплатных лекций по каждому направлению, прочитайте описания вакансий. Только потом вкладывайте время и деньги в обучение — а программы от Яндекс Практикума, Нетологии, Karpov.Courses, ProductStar, SF Education, Московской Бизнес Академии, Академии Эдюсон и Инглекс помогут уверенно стартовать в новой профессии.