Мы — команда разработчиков онлайн-доски Эсборд (это такой Miro, только свой). По роду деятельности нам нужно глубоко понимать, кто наши пользователи, как они работают и какие инструменты используют в реальной жизни. Поэтому мы начали анализировать вакансии на hh.ru — смотреть, какие профессии реально существуют, как они устроены, какой у них стек. Это помогает нам делать правильные интеграции, выстраивать онбординг под конкретные роли и расставлять приоритеты в фичах.

А потом данных накопилось столько, что стало жалко держать их только внутри. Получился большой побочный продукт — анализ рынка труда в IT и около-IT сферах по данным hh.ru. Делимся.

Как мы это делали

Никакой магии — только скучная и полезная работа с данными. Взяли вакансии с hh.ru, сгруппировали по специализациям, посчитали, с какой частотой в описаниях встречается каждый навык и каждый инструмент (это не так просто как кажется, использовали разные алгоритмы и datascience, но здесь душнить не будем). Результат — процент вакансий на конкретную роль, в которых упоминается тот или иной скилл или тул. Разбили на 10 крупных сфер: C-Level, Разработка, Продукт, Дизайн, Маркетинг, Продажи, Аналитика, HR, Финансы, AI/ML.

Поехали. Держитесь.

?️ Часть 1: C-Level — что нужно большому боссу

CEO: стратегия, команда и... снова стратегия

Если вы хотите стать CEO, запомните одно слово: стратегическое планирование — оно встречается в 49% вакансий. На втором месте — управление локальной командой (35%), на третьем — лидерские компетенции (30.6%). Никаких сюрпризов, скажете вы.

Но вот что интересно: аналитика и анализ данных нужны только в 8.7% вакансий CEO. То есть большой босс всё ещё может не знать, что такое SQL — и это нормально. Хотя тренд на data-driven решения явно доберётся и до этого уровня.

Инструменты CEO: 1С (8.1%), Excel (7.7%), Microsoft Office (4.5%), ERP (4.1%). Никаких Jira, никаких Figma. Всё серьёзно и по-взрослому.

CTO vs CEO: где расходятся пути

Вот интересный контраст. CEO — это стратегия (49%), CTO — это управление командой (27.8%). Разные приоритеты, разные вселенные.

У CTO технических навыков в топ-30 совсем немного:

• Кибербезопасность — 7.2%

• DevOps и автоматизация — 5.5%

• Технологии будущего — 5.3%

Это значит: российские компании ищут в CTO прежде всего менеджера с техническим бэкграундом, а не гика-специалиста.

Инсайт: CTO на российском рынке — это гибрид IT-директора и операционного директора. Поэтому главный инструмент CTO — 1С (16.2%)! Серьёзно, Kubernetes идёт только вторым (6.3%).

CFO: Excel-бог и властелин 1С

Финансовый директор — это отдельная вселенная. Управленческий учёт и отчётность (52.3%), бюджетирование (44.4%), финансовый анализ (41.3%). Цифры огромные — требования CFO самые конкретные и измеримые из всего C-Level.

Инструменты CFO говорят всё: Excel (33.7%) и 1С (28.4%) — абсолютные чемпионы. Power BI добрался до 4.4% — цифровая трансформация медленно, но идёт даже к финансовым директорам.

CPO: продуктовый директор живёт в Excel и Jira

CPO нужны стратегическое планирование (42.6%), управление командой (35.2%), разработка продуктовой стратегии (22.2%). Важная деталь: юнит-экономика требуется в 13.6% вакансий — это выше, чем у любого другого C-Level.

Инструменты CPO: Excel (6.8%), 1С (5.6%), Jira (5.6%), Figma (3.7%). Технологически CPO чуть ближе к продукту, чем CEO — но всё равно топ-3 занимают офисные инструменты.

? Часть 2: Разработка — здесь всё по-другому

Frontend: JavaScript-монополия

Frontend-разработчик: JavaScript и TypeScript — 58.5%, Bootstrap — 50.1%, веб-разработка и HTML5 — 46.8%, React — 46.4%. Половина вакансий требует React — это не фреймворк, это стандарт де-факто.

Инструменты Frontend:

• Git — 50.5% (каждая вторая вакансия!)

• Docker — 20.8%

• Figma — 18.8%

• Webpack — 16.9%

• Jest — 15.8%

Обратите внимание: Figma в топ-3 у фронтендеров. Работодатели хотят разработчиков, которые умеют читать и работать с дизайн-макетами напрямую.

Backend: PostgreSQL — новый стандарт

Backend — самый конкурентный рынок. Топ навыков: работа с базами данных (33.7%), SQL (23.7%), Git (18.7%), фреймворки (16.9%).

Инструменты Backend (топ-8 по частоте упоминаний):

• PostgreSQL — 60.4% ?

• Docker — 48.9%

• Git — 44.4%

• Redis — 32.7%

• Apache Kafka — 29.1%

• Kubernetes — 28.7%

• RabbitMQ — 23.9%

• MySQL — 19.8%

PostgreSQL обходит MySQL в 3 раза по частоте упоминаний. Если вы до сих пор только на MySQL — это сигнал пересмотреть приоритеты.

DevOps: инструментальный хаос превратился в стандарт

DevOps — профессия с самым богатым обязательным стеком. Без первых двух позиций на собеседование можно не приходить:

• Docker — 59.2% ?

• Kubernetes — 56.1%

• Ansible — 51.5%

• Grafana — 44.3%

• Prometheus — 43.4%

• PostgreSQL — 40.2%

• GitLab — 30.9%

• Terraform — 28.5%

Yandex Cloud присутствует в 8.4% вакансий — отечественные облака постепенно встраиваются в стек.

AI-разработчик (интеграция ML): новая горячая роль

Роль молодая, но уже с конкретным стеком:

• Docker — 40%

• PostgreSQL — 40%

• Git — 25.7%

• Apache Kafka — 22.9%

• LangChain — 20%

• Python — 20%

• PyTorch — 20%

Интересно, что LangChain уже в топ-6 инструментов — фреймворк для работы с LLM стал обязательным для тех, кто интегрирует AI в продукты.

? Часть 3: Продукт — между стратегией и данными

Product Manager: аналитик, а не технарь

PM — это прежде всего аналитик. Аналитическое мышление (15%), анализ конкурентной среды (14.1%), разработка продуктовой стратегии (14%). При этом управление бэклогом занимает лишь 7.6% — работодатели всё меньше хотят «задачеменеджера» и всё больше — «думателя».

Инструменты PM: Excel (20%), 1С (8.5%), PowerPoint (7.2%), Jira (6.3%). Excel в топ-1 у продакт-менеджера — это либо традиция, либо сигнал о реальном уровне продуктовой зрелости компаний.

Product Owner: специалист по бэклогу

PO — это конкретная роль с конкретными требованиями:

• Управление бэклогом — 27.5%

• Управление стейкхолдерами — 15.5%

• Управление командой — 13.9%

• Agile — 13.3%

Инструменты PO: Jira (14.6%), Confluence (11%), PostgreSQL (7.4%), SQL (6.5%). То, что SQL и PostgreSQL входят в топ инструментов PO — это новость: работодатели хотят владельцев продукта, умеющих работать с данными напрямую.

Product Analyst: SQL как второй родной язык

Продуктовый аналитик — одна из самых технически насыщенных «нетехнических» ролей:

• SQL — 21.6%

• Аналитика и анализ данных — 18.5%

• Аналитическое мышление — 18.3%

• Скриптовые языки (Python) — 12.6%

• Визуализация данных — 12.1%

• Статистика — 11.8%

• BI-технологии — 11.3%

Инструменты: Excel (29.5%), Power BI (20.8%), SQL (18.6%), Python (18.2%), Tableau (14.4%), ClickHouse (13.7%). Product Analyst — это дата-аналитик с продуктовым контекстом. Разницы почти нет.

Business Analyst: Excel + Confluence + Jira = основа жизни

Навыки BA: аналитика данных (30.8%), моделирование бизнес-процессов (27.9%), анализ бизнес-процессов (20.6%).

Инструменты BA (топ-8):

• Excel — 31.9%

• Confluence — 15.7%

• Jira — 15.2%

• 1С — 11.4%

• Power BI — 10.2%

• PowerPoint — 9.9%

• SQL — 9.7%

• Visio — 9.3%

Инсайт: Visio — инструмент с «бородой» — в топ-8 у BA. Microsoft не умирает, просто уходит в специализированные ниши.

AI Product Manager: промпт-инжиниринг входит в обязательную программу

Это самая «молодая» продуктовая роль, и её требования уже чётко сформированы:

• Деловая коммуникация — 30%

• Основы работы с LLM — 30%

• Промпт-инжиниринг — 20%

• Low-code автоматизация n8n — 20%

Инструменты AI PM: n8n (30%), JS (20%), PostgreSQL (20%), Python (20%), ChatGPT (10%), Claude (10%), Gemini (10%). n8n — на первом месте. Если вы в продукте и не знаете n8n — это уже белое пятно в резюме.

Scrum Master: Agile и Kanban — не модные слова, а обязательные знания

Scrum Master — роль с самыми высокими процентами по конкретным методологиям:

• Agile — 70.3%

• Управление по Kanban — 64.9%

• Фасилитация коммуникаций — 48.7%

Инструменты: Jira (40.5%), Confluence (18.9%). Без Jira и понимания Agile на эту роль идти не стоит.

? Часть 4: Дизайн — Figma победила всех

UX/UI: единственный верховный инструмент

Это, пожалуй, самое консолидированное поле во всём исследовании:

• Figma — 65.5% у UX-дизайнеров

• Figma — 76% у UI-дизайнеров

Настолько высоких цифр нет ни в одной другой роли для одного инструмента.

Инструменты UX (после Figma): Photoshop (35.5%), Illustrator (26.2%), Tilda (9.7%), After Effects (8.7%). Adobe никуда не делся — он второй уровень обязательного стека.

AI-дизайнер (генеративный дизайн): новая реальность

Роль только формируется, но стек уже конкретный:

• Figma — 54.6%

• Photoshop — 47.4%

• Midjourney — 39.2% ?

• Stable Diffusion — 23.7%

• Runway — 17.5%

• Sora — 12.4%

• Kling — 11.3%

Видео-генерация (Runway, Sora, Kling) уже входит в обязательный стек AI-дизайнера — и это произошло очень быстро.

? Часть 5: Маркетинг — Яндекс рулит, AI приходит

Performance-маркетолог: Яндекс vs Google

Инструменты:

• Яндекс.Директ — 23.3% ?

• Яндекс.Метрика — 21.5%

• Excel — 16.6%

• Google Analytics — 11.5%

Яндекс занимает два первых места, Google — только четвёртое. Рынок после 2022 года перестроился.

SMM: Telegram и ВКонтакте — новый Instagram*

Топ платформ для SMM-специалиста:

• Telegram — 26.1%

• ВКонтакте — 25.4%

• Instagram* — 18%

Instagram* третий — несмотря на ограничения, соцсеть живёт через VPN и продолжает требоваться работодателями.

* — признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена;

AI-маркетолог: ChatGPT + Midjourney = MVP стек

Роль «AI-маркетолог» формально появилась на рынке недавно, но уже имеет чёткий инструментальный профиль:

• Midjourney — 37%

• ChatGPT — 33.3%

• Telegram — 29.6%

• DALL·E — 18.5%

• Claude — 14.8%

• Deepseek — 14.8%

Deepseek уже в топ-10 инструментов — впечатляющая скорость адаптации рынка к новым AI-инструментам.

? Часть 6: Аналитика и Data — Python захватывает мир

Data Analyst vs Data Engineer vs Data Scientist: кто есть кто

Три профессии с принципиально разным стеком — многие путают, но это совершенно разные люди:

Data Analyst — живёт в Excel и Power BI:

• Excel — 43.7%

• Power BI — 21.5%

• SQL — 19.9%

• Python — 20.3%

Data Engineer — строитель пайплайнов:

• PostgreSQL — 51.9%

• Apache Airflow — 38.1%

• SQL — 32.5%

• Python — 22.2%

Data Scientist — питоновед с ML-фреймворками:

• Python — 47.9%

• PyTorch — 36.1%

• Pandas — 33.6%

• SQL — 26.1%

BI-аналитик: Power BI захватил рынок

• Power BI — 52.4% ?

• Excel — 39.4%

• PostgreSQL — 22.1%

• Tableau — 21.6%

• DataLens (Яндекс) — 16.6%

DataLens занял 16.6% — отечественное BI-решение активно внедряется после 2022 года.

? Часть 7: AI и Machine Learning — самый быстро растущий сектор

MLOps: самый инструментально насыщенный стек

Kubernetes в 74% вакансий MLOps — выше, чем в любой другой роли. Это самый требовательный стек на рынке:

• Kubernetes — 74.2% ?

• Docker — 68.5%

• Apache Airflow — 55.1%

• MLflow — 53.9%

• Grafana — 43.8%

• Prometheus — 39.3%

• Apache Kafka — 33.7%

• Apache Spark — 31.5%

ML-инженер: PyTorch вытеснил TensorFlow?

• Docker — 40%

• PyTorch — 37.7%

• Python — 34.9%

• Git — 26.5%

• TensorFlow — 20.3%

• Kubernetes — 19.4%

PyTorch обходит TensorFlow почти в 2 раза. Академический фреймворк победил промышленный на рынке труда.

Промпт-инженер: новая профессия с неожиданным стеком

• LangChain — 24%

• GigaChat — 18%

• OpenAI — 18%

• Python — 18%

• Photoshop — 16% ?

• ChatGPT — 16%

• n8n — 16%

Photoshop в топ-6 промпт-инженера? Да — потому что генерация изображений часть работы, и постобработка остаётся ручной. GigaChat на первом месте среди LLM-провайдеров — это сигнал о локализации AI-разработки для российского рынка.

? Кросс-ролевые инсайты — что объединяет все профессии

Навык №1 для бизнес-ролей: деловая коммуникация

Она появляется везде — CEO (18%), CTO (15%), CPO (10.5%), Project Manager (31.4%), Account Manager (59.9%), SDR (48.7%).

Вывод: рост зарплаты часто идёт через умение говорить и писать на профессиональном языке, а не только через технический стек.

Инструмент №1 для нетехнических ролей: Excel

Excel встречается у:

• Финансового аналитика — 67.7%

• Data Analyst — 43.7%

• Business Analyst — 31.9%

• Product Manager — 20%

• Project Manager — 20%

• Account Manager — 21.8%

Excel умер? Нет. Excel бессмертен.

Инструмент №1 для технических ролей: PostgreSQL + Docker

PostgreSQL — это новый MySQL. Он в топ инструментов у Backend (60.4%), DevOps (40.2%), ML-инженера (18.7%), Data Engineer (51.9%), BI-аналитика (22.1%).

Docker — универсальный инструмент второй половины стека: DevOps (59.2%), Backend (48.9%), ML-инженер (40%), AI-разработчик (40%).

Самые трендовые инструменты 2026

Вот инструменты, которые появились в данных на нескольких ролях одновременно — и это сигнал о направлении рынка:

• LangChain — AI-разработчик (20%), ML-инженер (12.4%), Data Scientist (9.8%), NLP-инженер (26.6%), AI PM (10.9%), AI/ML-аналитик (10.7%)

• n8n — AI PM (30%), Промпт-инженер (16%), AI-специалист поддержки (5%)

• Midjourney — AI-дизайнер (39.2%), Графический дизайнер (6.6%), UI-дизайнер (16%), AI-маркетолог (37%), AI-контент-мейкер (28.7%)

• ClickHouse — Backend (12.5%), DevOps (11.6%), Data Engineer (34.6%), BI-аналитик (14.1%), Product Analyst (13.7%)

• DataLens (Яндекс) — BI-аналитик (16.6%), AI/ML-аналитик (5.3%)

? Итоговая таблица: инструментальные профили по сферам

C-Level → 1С, Excel, ERP / Стратегическое планирование, управление командой;

Frontend → Git, Docker, Figma, React / JavaScript, TypeScript;

Backend → PostgreSQL, Docker, Kafka / Базы данных, SQL;

DevOps → Docker, K8s, Ansible, Grafana / CI/CD, контейнеризация, IaC;

Product → Excel, Jira, Confluence / Аналитика, бэклог, стратегия;

Дизайн → Figma, Photoshop, Illustrator / UI/UX, прототипирование;

Маркетинг → Яндекс.Метрика, Excel / Digital-маркетинг, аналитика;

Продажи → 1С, Битрикс24, CRM / Деловая коммуникация, переговоры;

Data → Excel/Python, SQL, BI-инструменты / Анализ данных, визуализация;

AI/ML → Docker, K8s, PyTorch, LangChain / Python, ML-фреймворки, LLM

Финальные выводы

1. Разрыв между C-Level и техническими ролями огромен. CEO требует стратегическое мышление и Excel, DevOps — Kubernetes и Ansible. Это разные планеты.

2. Python стал языком всего нетехнического. Продуктовые аналитики, Data Analyst, Business Analyst, даже некоторые HR-роли — везде Python начинает присутствовать.

3. AI-инструменты вошли во все сферы. LangChain, Midjourney, ChatGPT, n8n, Claude — они уже не только в AI-ролях. Они в дизайне, маркетинге, продажах, продукте.

4. PostgreSQL победил MySQL. Это свершилось. Разрыв в частоте упоминаний — трёхкратный.

5. Яндекс заменил Google в маркетинге. Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика — главные маркетинговые инструменты. DataLens растёт. Это структурный сдвиг, а не временная адаптация.

6. Excel бессмертен. Он в топ-3 у финансистов (67.7%), аналитиков (43.7%), продуктов (20%), менеджеров (20%). Все отчёты о смерти Excel сильно преувеличены.

7. Soft skills не исчезают — они дорожают. Деловая коммуникация, аналитическое мышление, командная работа стабильно присутствуют во всех профилях. Чем выше позиция — тем важнее soft skills относительно hard.

---

? Полный интерактивный отчёт с данными по всем 40+ ролям доступен на нашей онлайн-доске Эсборд:
Перейти на доску