Специалист, анализирующий данные и строящий модели машинного обучения для решения бизнес-задач — от прогнозирования до классификации.
Коротко
- Дата-сайентист анализирует данные и строит модели машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач
- Работает на всех этапах: от сбора и очистки данных до обучения модели и интерпретации результатов
- В отличие от AI-инженера, чаще занимается моделями, обученными на данных конкретной компании, а не интеграцией готовых LLM
- Требует сильных навыков статистики, программирования и понимания предметной области бизнеса
Определение
Дата-сайентист — специалист, который занимается всем циклом работы с данными для решения бизнес-задачи: постановкой гипотезы, сбором и очисткой данных, выбором и обучением подходящей модели машинного обучения, оценкой качества результата и интерпретацией выводов для нетехнических коллег и руководства.
В отличие от AI-инженера, который чаще интегрирует уже готовые крупные модели (LLM) в продукт, дата-сайентист традиционно ближе к построению специализированных моделей на собственных данных компании — прогнозирование спроса, скоринг клиентов, детекция аномалий, — хотя границы между ролями в последние годы всё больше размываются.
На практике
В российских компаниях дата-сайентисты часто работают в финтехе (кредитный скоринг), ритейле (прогнозирование спроса) и телекоме (предсказание оттока клиентов) — областях с богатой историей накопленных структурированных данных.
AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
📝 Материал носит справочный характер и обновляется по мере изменений на рынке ИИ. Дата последнего обновления — 13.07.2026.