Найм младших специалистов сократился на 40%. Искусственный интеллект дал советам директоров основания для дальнейших сокращений. Отставание в обучении составляет 5-7 лет. Отсутствие младших специалистов сегодня означает отсутствие старших в 2031 году.
Я отслеживаю объявления о вакансиях младших инженеров-программистов на LinkedIn и Indeed с конца 2024 года. График имеет одну форму. В 2024 году он был ровным, затем резко снизился к 2025 году и снова резко упал к первому кварталу 2026 года. Крупные технологические компании открыто предлагают позиции только старших специалистов. За ними последовали компании среднего уровня. Немногие вакансии младших специалистов, которые появились в 2026 году, рекламируют более низкие зарплаты, более высокие минимальные требования к опыту и тест на дому, предназначенный для выявления использования ИИ-моделей, а не способностей.
Данные согласуются по всем источникам. Количество вакансий для начинающих разработчиков сократилось примерно на 40% по сравнению с уровнем до 2022 года, а набор персонала начального уровня в пятнадцати крупнейших технологических компаниях упал на 25% с 2023 по 2024 год. Безработица среди выпускников компьютерных наук достигла 6,1–7% в 2025 году, что является пятым по величине показателем среди специальностей в американских вузах. Согласно недавнему опросу LeadDev, 54% руководителей инженерных подразделений планируют нанимать меньше начинающих разработчиков в 2026 году, потому что ИИ-помощники позволяют опытным специалистам брать на себя больше работы.
ИИ не стал причиной сокращения числа начинающих разработчиков. Это произошло после 2022 года. Но именно ИИ является аргументом, на который опираются советы директоров, чтобы поддерживать этот процесс. Система подготовки опытных инженеров имеет 5–7-летнюю задержку. Группа специалистов, которых мы не нанимаем сегодня, — это тот резерв опытных людей, которого у нас не будет в 2031 году.
Предыдущая статья утверждала, что ИИ не разрушил инженерную отрасль. Мы рассматривали это как множитель квоты. В данном тексте показано, как выглядит цена ошибки, если усугубить ситуацию через пять лет.
Как раньше появлялись старшие инженеры
Старшие инженеры не создаются в рамках обучения в классе. Они появляются в процессе ученичества, состоящего из определённых моментов, и почти все эти моменты — именно то, что сейчас устраняет ИИ.
Этот процесс длится от пяти до семи лет, от первого коммита до принятия решения на уровне штатного сотрудника, и дело не в календаре. Дело в обратной связи. Вы учитесь быть старшим инженером, когда ваш запрос на слияние подвергается критике на этапе проверки, и вам приходится защищать выбранное вами проектное решение. Отлаживая производственный инцидент в 2 часа ночи, когда не у кого спросить, когда LLM либо не существует, либо не знает вашу систему. Или беря на себя ответственность за функцию, режим отказа которой вы не предвидели, составляя отчёт о сбое с вашим именем наверху, сидя в кабинете руководства и объясняя, почему миграция не удалась.
Ничего из этого не передаётся через документацию. Это передаётся через ответственность. Ваше имя на неисправном развёртывании, ваше решение на жарком обсуждении проекта. И ИИ рискует обойти стороной те моменты, когда раньше ответственность за неудачу ложилась на инженера, а не на инструмент. Именно там формируется профессиональное суждение опытных специалистов.
В предыдущей статье я перечислил четыре привычки, которые подрывают процесс проверки кода: копирование и вставка без чтения, трассировка стека как входные данные для LLM, тесты, сгенерированные ИИ, которые никто не проверяет, атрофия шаблонов. Эти четыре привычки — это те же четыре неудачи цикла ученичества. В предыдущей статье рассматривалась стоимость обучения одного разработчика. В этой же рассматривается, к чему это приводит в масштабах всей отрасли.
Нельзя вырастить штатного инженера в классе. Его можно вырастить только в цикле обратной связи. Ученичество — наиболее распространённый вариант; самостоятельная практика с жёсткой проверкой — другой. ИИ не убрал рабочее место. Он убрал цикл ученичества, который в больших масштабах производил следующее поколение опытных специалистов.
Что на самом деле стало с наймом в 2025–2026 годах
Это не прогноз. Основной ущерб был нанесён в течение восемнадцати месяцев между концом 2024 года и концом 2025 года, и он ощущается в ходе этих циклов.
В 2024 году я провёл два цикла найма начинающих специалистов, а в 2025 году — один. В 2024 году мы работали с тремя хорошими списками кандидатов из примерно сорока претендентов на каждую вакансию. В 2025 году у нас был один приемлемый список из двухсот. Количество кандидатов не уменьшилось. Минимальный уровень был ниже. Каждый рекрутер и руководитель инженерного отдела, с которым я разговаривал в том году, рассказывал одну и ту же историю. Мы ловили рыбу на мелководье, с одними и теми же жалобами, а кандидаты, которые всё-таки приходили, не могли решить задачу на доске, которую они бы решили в 2022 году.
Макроэкономические показатели отражают то, как ощущались эти циклы. Занятость разработчиков программного обеспечения в возрасте от 22 до 25 лет упала почти на 20% по сравнению с пиком конца 2022 года. Сокращение сосредоточено на одном конце карьерной лестницы. Количество вакансий для старших специалистов остаётся примерно стабильным, в то время как количество вакансий для младших сокращается. Такая ситуация должна обеспокоить любого, кто планирует сохранить штат сотрудников на 2030 год.
Объявление Klarna — это то, что было постоянно на слуху. Примерно 700 рабочих мест были сокращены в период с 2022 по 2024 год, экономия была приписана искусственному интеллекту, а генеральный директор в интервью триумфально хвастался тем, насколько эффективной стала компания. Salesforce и Meta* последовали их примеру в 2025 и 2026 годах, также проведя сокращения, приписываемые ИИ. Ни одно из этих объявлений не стало причиной ущерба. Ущерб заключался в том, что к середине 2025 года я услышал от двух руководителей из двух разных компаний фразу «нам не нужна команда младших специалистов, ИИ — это наша команда младших специалистов», ни один из которых не объявлял о сокращениях. Они читали пресс-релизы. Электронная таблица была не нужна.
Найм руководителей не помог им самим на нисходящей траектории. Ещё большее значение имело списывание технических заданий.
За шесть месяцев этот показатель удвоился, увеличившись с примерно 15% в июне 2025 года до 35% к декабрю 2025 года. Cluely и Interview Coder упоминались в Discord-каналах кандидатов как инструменты, а не как общение в личных сообщениях. Реакция со стороны нанимателей была предсказуемой: отказаться от домашних заданий, повысить минимальный уровень опыта в описании вакансии, добавить интервьюера с использованием разговорного ИИ, который проверяет логическое мышление. Каждый из этих вариантов ещё больше отсеивал кандидатов-новичков. Домашние задания были форматом, в котором у новичков были наилучшие шансы, а сессия программирования в реальном времени — это именно тот формат, в котором они терпят неудачу. Я писал о решении проблемы со стороны кандидатов в прошлом году. Решение проблемы со стороны нанимателей сложнее, потому что оно отнимает часы работы опытных инженеров, которые компания и так не защищает.
Новички, которые всё же попали на работу, проходят обучение иначе, чем те, кто работает на пять лет дольше. 56% опрошенных в 2026 году директоров по персоналу заявили, что молодые специалисты обращаются к несанкционированным инструментам ИИ, когда формальные рекомендации неясны. 38% руководителей опасаются, что молодые специалисты, принятые на работу в начале карьеры, не развивают долгосрочные навыки, такие как рассудительность, коммуникабельность и критическое мышление. Посмотрите на инженера, принятого на работу в 2024 году, во время его первого анализа инцидента. Он никогда не писал регулярных выражений без LLM. Он никогда не сидел с трассировкой стека дольше, чем требуется, чтобы вставить её в окно чата. Предыдущий руководитель выразился прямо: он научился полагаться на ИИ, потому что мы установили для него целевые показатели скорости, не выделили бюджет на наставничество и предоставили подписку на ИИ, назвав это адаптацией.
Всё это началось с аналитической статьи. Всё началось на совещании по численности персонала, где кто-то впервые сказал: «Мы можем это освоить с помощью ИИ», и все кивнули.
Ловушка среднего уровня
Час Х уже наступает. Не в 2031 году. В когорте 2024–2026 годов, занимающей второе место в рейтинге.
Позвольте мне описать собирательный образ. Искусственный интеллект в компании с первого дня. Я принят в конце 2023 или 2024 года в команду, работающую на основе панелей мониторинга скорости. В обычном режиме работы всё идёт хорошо. Функции выпускаются, описание запроса на слияние читается понятно, тесты проходят успешно. Невозможно спроектировать новую систему с нуля. Невозможно отладить инцидент в производственной среде без участия специалиста по управлению проектами. Невозможно стать наставником для более молодого коллеги, потому что нет подходящей библиотеки шаблонов.
Многие инженеры, нанятые в тот период, боролись за обратную связь самостоятельно. Они искали наставников, добровольно соглашались на не самые привлекательные дежурства и научились задавать непопулярный вопрос для проверки, тот, который вызывает молчание. Они — исключение. Этот профиль дефицита — медианный результат квоты скорости, описанной предшественником. Эта группа научилась выпускать продукты с помощью ИИ. Навык, который не был развит, — это тот, который нельзя подделать под давлением.
Данные о выгорании демонстрируют ту же тенденцию. Исследование Harvard Business Review, проведённое в марте 2026 года, показало, что 62% сотрудников и 61% работников начального уровня сообщают о выгорании, при этом 83% заявили, что ИИ увеличил их рабочую нагрузку. Участники использовали термин «умственный стресс». Этот стресс концентрируется в группе сотрудников со стажем 2-3 года, поскольку разрыв между тем, что показывают панели мониторинга, и тем, что они могут сделать на самом деле под давлением, наиболее велик именно в этой группе.
Вот структурная проблема. Эта группа не может быть повешена на старшего специалиста по текущей траектории. Переход от среднего к старшему специалисту — это именно тот набор навыков, который они не успели развить. Умение принимать решения в условиях неопределённости, нестандартные методы отладки, системное мышление, готовность признавать свои ошибки перед более молодыми коллегами. Они застряли.
Так что же на самом деле должен делать этот инженер? Найти наставника и попросить о целенаправленной корректировке навыков, которых нет на панели мониторинга. Брать один проект в квартал, где ИИ не затрагивает сложную часть. Стать исключением, а не средним. Последний раздел этой статьи посвящён тому, что организация должна запланировать уже сейчас. Это та часть, которая не ждет своего часа.
Средний резерв кадров 2029 года уже слабее, чем средний резерв 2024 года. Следующий вопрос: как будет выглядеть резерв старших специалистов в 2031 году?
Пятилетняя математика
Это не просто спад. Это структурный коллапс, и расчёты ужасающие.
Нынешнее поколение старших специалистов демонстрирует свою собственную текучесть кадров. Текучесть остаётся стабильной на уровне отрасли. Поколение, переживавшее бум середины 2010-х годов, приближается к пенсионному возрасту. Ничего из этого не является драматичным. Ничего из этого не ново.
Новое находится в стороне предложения. Компании уже сообщают о вакансиях, на заполнение которых в среднем уходит 66 дней, что на 50% дольше, чем для нетехнических должностей. Найм старших инженеров через традиционные каналы занимает от четырёх до шести месяцев. В исследовании lemon.io 2026 года форма рынка талантов была названа «проблемой бифуркации». На рынке труда много кандидатов на младшие должности, но никто никого не нанимает; на старших должностях позиции пустуют. Дефицит уже в 2026 году затронул исключительно руководящие позиции. Прогноз на 2031 год не означает «это произойдёт». Первые признаки видны в данных о заполнении вакансий за 2026 год. Дальнейший рост ожидается в течение ещё пяти лет.
Модель несложная. 15 ведущих компаний сократят набор персонала начального уровня на 25% в 2024 году. Общее количество вакансий для младших специалистов сократилось примерно на 40% к 2025–2026 годам. В сочетании с 5–7-летним периодом обучения поток кандидатов на должности среднего и старшего уровня в 2030–2031 годах будет сокращаться, а не пополняться. Точное количество невостребованных младших специалистов спорно. Но направление развития ситуации очевидно.
Искусственный интеллект — не единственная причина сокращения. Сокращение после 2022 года и повышение процентных ставок ускорили этот процесс. Но именно ИИ является тем рычагом, на который указывают организации, защищая сокращение. Даже если набор молодых специалистов полностью прекратится в 2027 году, задержка в сфере стажировок отсрочит последствия до 2032–2034 годов, вместо того чтобы устранить их.
Дефицит опытных специалистов не решается усилением найма. Есть три выхода. Импортировать опытных специалистов из других компаний, что является игрой с нулевой суммой на уровне отрасли. Преждевременно продвигать специалистов среднего звена, что приведёт к анализу причин неудачи, о который вы не захотите читать в 2032 году. Или подождать пять-семь лет с момента возобновления набора молодых специалистов, а это значит, что единственное важное движение должно начаться сейчас.
Никакие ежеквартальные OKR не смогут это обеспечить. Это должно быть решение руководства, принимаемое в условиях ежеквартального отчёта.
«Но будущий старший специалист, изначально работающий с ИИ, будет другим»
Честный контраргумент заключается в том, что будущие инженеры будут развиваться иначе. ИИ как коллега с первого дня работы создаст новый тип старших специалистов. Они будут быстрее справляться с простой работой, развивая навыки принятия решений благодаря иной обратной связи. Возможно, 5-7-летний разрыв сократится до 2-3 лет. Знания, необходимые старшему специалисту, изменились в более ранние эпохи. IDE, Stack Overflow и аутсорсинг рассматривались как факторы, которые должны были разрушить следующее поколение. Отрасль пережила всё это.
Причина, по которой к этому раунду следует отнестись серьёзно, — не теория. Это уже имеющиеся доказательства.
Klarna уже провела небольшую версию этого эксперимента (в сфере обслуживания клиентов, а не в инженерном отделе) и отменила его. К началу 2026 года генеральный директор Klarna публично признал, что замена персонал на ИИ ухудшила качество обслуживания, и компания начала повторный набор людей. Урок не в том, что инженеры, изначально работающие с ИИ, терпят неудачу. Дело в том, что советы директоров обменивают человеческий потенциал на потенциал ИИ быстрее, чем это оправдывают данные, а затем чрезмерно корректируют ситуацию, когда приходит счёт. Salesforce, Meta и Microsoft используют тот же обмен функциями, которые гораздо сложнее отменить, чем поддержку клиентов.
Более глубокий вопрос: можно ли вообще построить работу старшего специалиста на основе ИИ? Проводить анализ причин сбоя до тех пор, пока не станет видна вторичная ошибка, которую никто не назвал. Знать, какой из семи уровней повторных попыток маскирует реальную ошибку в 2 часа ночи, когда LLM не может видеть историю вашей системы. Выбирать скучную архитектуру в комнате инженеров, когда все хотят интересную. Ничего из этого не создаётся с помощью легкой работы с ИИ. Это создаётся тем, чьё имя фигурирует в анализе причин сбоя.
Старший специалист, изначально работающий с ИИ, в 2031 году будет существовать, и он будет быстрее справляться с лёгкой работой. Сможет ли он решать новые задачи без обратной связи, которая формирует это суждение, — это открытый вопрос, и первые признаки не внушают оптимизма. Инженерную версию того же эксперимента сложнее прервать, чем версию, ориентированную на обслуживание клиентов. Снижение качества проявится только тогда, когда следующая группа не сможет перейти на должность старшего инженера. К тому времени, как придут счета, окно для отмены уже закроется.
Нанимайте старших инженеров 2031 года в 2026 году
Это основные принципы, которые многие организации перестали применять.
Для вице-президентов, технических директоров и руководителей инженерных отделов: возобновите набор младших инженеров прямо сейчас. Старшие инженеры 2031 года будут наняты в 2026 году. Установите соотношение младших и старших инженеров. Один младший инженер на пять старших — это приемлемый минимум. И включите это в свой годовой план как фиксированную строку численности персонала, подписанную финансовым директором. Относитесь к этому так же, как к численности персонала, отвечающего за соблюдение нормативных требований, а не так же, как к бюджету на инструменты ИИ. Если совет директоров спросит, почему численность персонала растёт, когда ИИ должен её сократить, укажите на 66-дневный период заполнения вакансий для штатных инженеров, уже имеющийся в ваших собственных данных по подбору персонала. Дефицит кадров — это не прогноз на 2031 год. Это статья расходов на 2026 год, которая увеличивается с каждым кварталом, если вы откладываете всё на потом.
Для менеджеров по найму. Начинающие инженеры не получают целевых показателей скорости разработки ИИ. Первые двенадцать месяцев инженерной карьеры — это ученичество. Полностью, без исключений. Это не то решение, которое можно принять в одностороннем порядке на уровне команды; вынесите его на обсуждение вышестоящему руководству, получите одобрение вице-президента и включите более низкую производительность в план до того, как панель управления определит решение за вас. Команда, которая у вас будет в 2031 году, будет сформирована на основе целей, которые вы защищали в 2026 году.
Для технических руководителей и штатных инженеров. Вы — это ваше ученичество. Выделите два часа в неделю в календаре для наставничества, которое выдержит давление со стороны производительности. Наставничество, которое происходит «если есть время», по факту не происходит. Штатный инженер 2031 года формируется тем, что вы решите защитить в календаре на 2026 год.
Для старших инженеров. Если никто в вашей команде не может стать вами, вы не можете покинуть команду. Это ваша проблема, а не проблема работодателя. В любом случае, обучите кого-нибудь. Возможность выбора — ваша, и вы должны её защищать.
Для начинающих инженеров и младших специалистов. Выбирайте команду, которая занимается наставничеством. Откажитесь от более высоких предложений, если команда с более высокой оплатой труда выпускает продукты с высокой скоростью, не имея наставника. Карьера опытного специалиста, о которой вы мечтаете в 2031 году, строится менеджером, который защищает ваши первые двенадцать месяцев в 2026 году.
Для основателей-одиночек, разработчиков с открытым исходным кодом и всех, кто владеет всем стеком. Цикл ученичества, которого у вас нет, — это тот цикл, который вам необходимо пройти. Создайте команду. Работайте в паре с тем, кто разберёт ваши проектные решения. Читайте анализ ошибок после завершения проекта, пока не сможете предсказать вторичную ошибку ещё до её возникновения. Крах конвейера разработки вас не касается. Крах навыков — касается.
Искусственный интеллект не убил старшего инженера. Это сделали мы, не наняв младшего специалиста, который мог бы им стать. Сложные проценты работают в обе стороны. Стоимость одного разработчика, о которой я писал месяц назад, — это одна сторона счётчика. Ненанятый младший специалист — другая, и этот счётчик работает с 2024 года, независимо от того, показывают это данные на панелях мониторинга или нет.
Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
*признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена;
**запрещены в России.
Комментарии (38)
markedo
25.05.2026 12:29Советы, конечно, хорошие. Но это же типичный пример "трагедии общин". Индустрии в целом выгодно брать молодых инженеров, но вот для конкретной компании это риск: ты будешь растить молодого инженера, а когда он "созреет" просто уйдёт в другое место. Данная тенденция была видна ещё до ковида, но с появлением ИИ она лишь усилится.
Sobakaa
25.05.2026 12:29Но это же логически неверно. Ваш джун уходит к другим, значит чужой джун придёт к вам. Не могут же все джуны уместиться в одной компании.
А еще можно им зп поднимать, тоже, говорят, работает лучше, чем если джуну при сохранении зп накинуть бесполезное звание.
carebellum
25.05.2026 12:29это если другой джун существует
а если конкурент сэкономит средства на выращивании джуна и скупит уже выращенного?
creater777
25.05.2026 12:29когда выращенные закончатся, начнут снова своих растить.
xenon
25.05.2026 12:29нет. своих начнут растить только когда введут крепостное право. Без этого джун - ничейный. свой собственный. мамин и папин.
mixsture
25.05.2026 12:29Почему неверно? Точки затрат разные. Если вы сильно вкладываетесь в джунов в период их обучения, то когда то эти деньги должны отбиваться - это и есть период низких зарплат после обучения. Если они не отбиваются (джун сразу после обучения переходит в компанию с зп повыше, но не вкладывающей в джунов), то ваша компания в проигрыше относительно тех, кто не вкладывается и ждет готового джуна. И вы тоже перестаете этим заниматься. И так весь рынок пытается сместить обучение “на соседа”, а так как “соседи” сильно сокращаются, то в реальности обучение ложится на работника, что делает входной барьер в профессию на порядки больше и дороже.
Okeu
25.05.2026 12:29если джун уходит на зп повыше, то это повод задуматься для компании.
Но если находится другой джун, который приходит на то же место - то может это и отбивает ту разницу. Вместо того, чтоб заплатить норм зарплату, они тратят деньги на обучение)
fedorez
25.05.2026 12:29деньги должны отбиваться - это и есть период низких зарплат
попытки сразу отбить вложенные деньги недоплачивая - фундаментальнейшая ошибка, которая и разваливает прекрасную идею ученичества. возможно стоит воспринимать эти потраченные средства как инвестиции в "подготовку производства" ,как если мы заплатили за будущую лояльность, за то что человек у нас прижился, за то что мы "воспитали под себя" итд итп. мы ж не пытаемся вывернуть средства ,потраченные на найм+адаптацию сотрудника (в исследованиях часто указывается что это 3-5 его зарплат) сразу начиная ему недоплачивать (ну мы ж потратились, давайте отобьем). так и тут. конфликт подходов - воспитывая джуна, мы вроде-бы начинаем играть вдолгую. а недоплачивая ему сразу после того как он вроде бы начал работать - наоборот, как в анекдоте, сразу начинаем выкапывать вчера посаженную картошку, потому что есть хочется ))
xenon
25.05.2026 12:29Согласен. Но пару уточнений добавил бы.
Обучение человека до уровня минимально пригодного к эксплуатации - относится к сфере образования. Этим должна заниматься школа, колледжи и универы. На выходе из них должен быть востребованный профессионал. Опыт и мастерство он наберет потом, но базовая минимальная пригодность должна быть сразу.
Второе интереснее: На мой взгляд, программист - это особая профессия (внимание) НЕ ТРЕБУЮЩАЯ ОБРАЗОВАНИЯ (я не сказал "не требующая знаний"). Хоть я и учился на программиста (в том числе Pascal и FoxPro), но по-моему опыту IT - слишком динамичная сфера и ближайшие лет 200 такой и будет. По крайней мере события последний нескольких лет (с LLM) показывают, что значительные изменения в ней еще происходят.
В отличие от работы электрика, сантехника и сварщика (там тоже нужны знания и тоже иногда нужно учиться новому) - в IT нужно много учиться самому и постоянно.
Поэтому самый важный фактор в программисте, на мой взгляд - самомотивация и способность самообучаться. Читать книжки. А универ - это место где за тебя читают книжки вслух, чтобы ты глазки не перетрудил.
Особенно с появлением нейронок обучаться стало проще. (если не перекладывать на них все обучение, но если иногда надо с кем-то знающим посоветоваться, разобраться).
Okeu
25.05.2026 12:29я думаю, тут все дело в прагматичном подходе.
Компании пытаются в риск-менеджмент. Но не хотят рассматривать проблему в комплексе, напримерВаш джун уходит к другим, значит чужой джун придёт к вам
их не интересует приход чужого джуна, а только уход своего
когда он "созреет" просто уйдёт в другое место
не хотят создавать условия и отслеживать тот момент, когда он "созрел" чтобы улучшить его условия труда и сделать так, чтоб он не уходил
Успешный менеджер с сильной аурой просто вообще не будет нанимать джуна, и решает сразу весь скоуп рисков ))))) /s
fedorez
25.05.2026 12:29хоть никто и не признается, imho дело в том, что у этих Компаний нет честного ответа на свой же стандартный вопрос "кем вы видите себя через пять лет". если компании оптимистичны и/или имеют какой-то горизонт, то они всё же стажеров/джунов в какой-то мере берут, пусть с условностями, даже сейчас - студентов как-то привечают итп.
bal1bes
25.05.2026 12:29Ну это же только к разработке относится, а к примеру сетевики и железячники ценнее стали, ато без них ИИшка чето не грузится...
streamertale
25.05.2026 12:29Вымирающий вид взывает экономику продолжать сжигать кэш в фоте. Я только не слышу сеньеров Пауэр поинт , которые вплоть до 2014 были сливками бизнес процессов. И вас вылечат ;)
cruiseranonymous
25.05.2026 12:29Для старших инженеров. Если никто в вашей команде не может стать вами, вы не можете покинуть команду. Это ваша проблема, а не проблема работодателя. В любом случае, обучите кого-нибудь.
... а если этот просто кто-то хочет кинуть лог в нейросетку и запостить её ответ как готовое решение - то это именно ты плохо обучал, потому что "это ваша проблема".
SinsI
25.05.2026 12:29Дело в обратной связи. Вы учитесь быть старшим инженером, когда ваш запрос на слияние подвергается критике на этапе проверки, и вам приходится защищать выбранное вами проектное решение. Отлаживая производственный инцидент в 2 часа ночи, когда не у кого спросить, когда LLM либо не существует, либо не знает вашу систему. Или беря на себя ответственность за функцию, режим отказа которой вы не предвидели, составляя отчёт о сбое с вашим именем наверху, сидя в кабинете руководства и объясняя, почему миграция не удалась.
Что мешает использовать ИИ для получения такого опыта?
Чтобы ИИ просмотрел ваш код - и выдал вам критику.
Каждый баг, каждый неверный совет, который вы получили от LLM в режиме vibe coding и который вам пришлось исправлять делает разработчика опытнее.
Нужно крайне критически подходить к генерируемому LLM коду и даваемым им советам -требовать объяснить, что и как он делает, привести к удобочитаемому виду если он выдаёт вам код в стиле Brainfuck, обосновать необходимость каждого действия, обосновать достаточность его, потребовать найти потенциальные проблемы и объяснить как их находить...
Причём волне возможно, что набор опыта теперь будет происходить гораздо быстрее, так как через каждого сотрудника будет проходить гораздо больше кода, с большой концентрацией сложных проблем (вроде архитектурных решений) а не тривиальных - но крайне времязатратных - задач вида "напиши regex для замены одного на другое".
mixsture
25.05.2026 12:29Каждый баг, каждый неверный совет, который вы получили от LLM в режиме vibe coding и который вам пришлось исправлять делает разработчика опытнее.
А чем поможет вам “неверный совет”, который родился из-за того, что LLM перепутала одну программу с другой (вот перемешалось у нее в голове и она пытается рассказать о параметрах, которых никогда не существовало)? Ну поймете вы через энное время, что она спутала и что? кмк, никакой ценности этот опыт не несет.
cruiseranonymous
25.05.2026 12:29Положим, у человека такая путанница тоже случается. Сам таким бываю, особенно с устатку и не емши "а, пардон, попутал, на самом деле другое".
То есть конкретно это - не уникальная для сеток проблема.
А вот что сетка не прибежит потом сама "я там напутал, погоди, сейчас поясню" - это да.
xenon
25.05.2026 12:29Буквально вчера смешная ситуация:
Просят - добавь там на сервере в настройках mariadb в sql_mode NO_ENGINE_SUBSTITUTION.
Я (работая с этим заказчиком на его проектах довольно давно, и никогда не сталкивавшись с NO_ENGINE_SUBSTITUTION, а еще увидев, что он и так есть в этой переменной) заподозрил, что происходит что-то интересное и начинаю интересоваться, а чего вообще они там делают и почему им вдруг это понадобилось?
Оказывается, они там в поле длиной N вставляют строку длиной >N. И ожидаемо получают ошибку. И нейронка такая: а сделайте sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION .
Но что самое смешное - это работает!! Поэтому меня и попросили зафиксировать успех в конфиге. (и на этом этапе можно считать совет от нейронки годным и сдавать код в продакшн). Хотя для решения этой проблемы важна STRICT_TRANS_TABLES, а NO_ENGINE_SUBSTITUTION - вообще не про это совершенно. Почему же работает? А потому что STRICT_TRANS_TABLES включена по дефолту (как и еще несколько опций в длинном значении sql_mode), а наше присваивание, отключает все опции, оставляя только одну NO_ENGINE_SUBSTITUTION. Ну и нужную опцию она тоже отключает - вот и работает.
Итого:
1. Заподозрил что-то странное я благодаря чутью жопой
2. Совет от нейронки неправильный по сути, был правильным с формальной точки зрения (отрезав голову - решаем проблему с больным зубом). И он вполне мог устояться в коде и даже в привычках принося загадочные проблемы в будущем.
3. Программист, много полагающийся на нейронку начинает воспринимать IT как магию с заклинаниями не имеющими смысла, вроде чтобы запустить веб-приложение на порту 8888 вместо дефолтного - запустите ./app --help. Нормально, ну а чо? Если мы строгий режим в mariadb отключаем играясь с опцией подстановки энжинов, то и задавать порт через --help тоже логично.
alex_lol5
25.05.2026 12:29LLM перепутала одну программу с другой (вот перемешалось у нее в голове и она пытается рассказать о параметрах, которых никогда не существовало)?
Байки из 2021 года о том, что LLM что-то там выдумывает. Попробуйте платные модели от антропик уже, наконец. Всё уже давно пофикшено, почти в 100% случаев ИИ пишет правильный код.
norguhtar
25.05.2026 12:29Чтобы ИИ просмотрел ваш код - и выдал вам критику.
Ну банально потому что качество решений ИИ такое себе. Плюс он пасует на реально сложном :)
alex_lol5
25.05.2026 12:294 месяца работаю с Claude Code с подпиской за 200$, 50 000 строк вмерджено и ни одной не написано руками. Что вы тут хотите рассказать про "качество решений ИИ такое себе" и "пасует на реально сложном"? Про какие ИИ речь? Про бесплатные чаты? ИИ уже используют гиганты типа MS, а вы всё тут рассказываете байки в духе "ИИ такое себе".
ИИ уже давно "не такое себе", критика кода, которую выдают те же модели от Антропик, можно считать просто потрясающей - за несколько сессий можно добиться просто великолепного кода.
norguhtar
25.05.2026 12:29Что вы тут хотите рассказать про “качество решений ИИ такое себе” и “пасует на реально сложном”? Про какие ИИ речь?
Про то что если не смотреть что он пишет, то качество кода становится хуже. И да это касается любых ИИ. И да если у вас язык компилируемый и со статической типизацией, ситуация будет лучше. Если он динамический там ну такое будет.
Насчет пасует. Если у ИИ нет решения в той выборке что у него есть, он будет пороть чушь. Как пример задачи, есть такая вообщем вещь как Canonicalization в подписи XML документа. Для нее не так много примеров в открытом доступе и они скажем не очень точные. В итоге ИИ при написании порет чушь.
Если у вас все работает и вы 50к смерджили и все работает, ну значит ничего сложного в них нет.
ИИ уже давно “не такое себе”, критика кода, которую выдают те же модели от Антропик, можно считать просто потрясающей - за несколько сессий можно добиться просто великолепного кода.
Если для вас ИИ выдает великолепный код, то у меня для вас плохие новости.
alex_lol5
25.05.2026 12:29Если для вас ИИ выдает великолепный код, то у меня для вас плохие новости
Мягкий намек на мою некомпетентность. Классика жанра в обсуждении про ИИ.
Про то что если не смотреть что он пишет, то качество кода становится хуже. И да это касается любых ИИ.
Никакого "хуже" не вижу. Вижу, что простой скрипт на 200 строк кода, который писал человек, содержит просто кучу реальных кейсов, которые LLM предлагает поправить. И успешно это делает, особенно если мы запускаем 3-4 аудита в новой сессии.
Если у вас все работает и вы 50к смерджили и все работает, ну значит ничего сложного в них нет.
Т.е. Вы вообще мысль не допускаете, что ИИ умнее человека, я прав? Можете тогда объяснить, почему В декабре прошлого года Microsoft открыла доступ к Claude Code, позволив тысячам своих разработчиков ежедневно использовать инструмент для программирования на основе искусственного интеллекта от Anthropic? Они там ничего сложного не пишут, так получается?
есть такая вообщем вещь как Canonicalization в подписи XML документа
Скормите ИИ документацию по этому, он научится и сделает.
Demien_Cat
25.05.2026 12:29Это все меркнет, на фоне планов крупных компаний перейти на 90, а то 100% генерацию кода в ближайшие год-два с помощью ИИ, заявлен вообще конец 2026, шляпа конечно, но тенденция однако. Боюсь, что лет через 5, людей способных понять, что там нагенерил этот ИИ, придется искать с факелом. Если конечно, к тому времени, вообще будет кому искать).
P.S. Человечество в принципе всегда стремилось залезть в задницу, но скорости последних лет, внушают.
zoshytlogic
25.05.2026 12:29Вернее - не станет тех кто пишет код. Аппараты заменили тех кто разливает напитки. Но те кто рецепты изобретают - не пропадут. Мне ИИ ничего не сказал такого, чего раньше не было известно. И И - продвинутый сортировщик данных, не больше
xenon
25.05.2026 12:29чего раньше не было известно КОМУ? вам или человечеству?
Потому что мне ИИ регулярно говорит вещи, которые я не знаю (я у него и спрашиваю лишь то, что не знаю). Это такой немного бестолковый супер-эрудит, который знает почти все. (а в мою маленькую и нерезиновую голову много знаний не влазит).
DMGarikk
25.05.2026 12:29Для технических руководителей и штатных инженеров. Вы — это ваше ученичество. Выделите два часа в неделю в календаре для наставничества
Хмм.. никто чёто не написал очевидного, вот я тех.руководитель и инженер, почему я вдруг должен учить персонал в конторе с оглядкой на 30 год? мне от этого лично какой прок то? за
державуотрасль обидно чтоли?Я блин напрямую замотивирован баблом этого не делать, меня через 5-10 лет схантят с повышением ЗП на 100-200% просто потому что сеньоров/техлидов/архитекторов было мало, а станет еще меньше.
Далее, допустим я прям упарываюсь о соц.справедливости и буду учить джунов быть сеньорами просто потому что чёто там надеюсь. но я отлично помню времена что цикл работы спеца в конторе это 2-5 лет, он тупо свалит от меня в другую контору, а зарплатные вилки не я устанавливаю и не факт что моя нынешняя контора будет готова платить деньги для найма-удержания спецов которые выросли в условиях которые я абзацем выше описал...для меня это будет просто трата сил и времени на заполнение бездонного рынка спецов и надеждой что другие конторы делают также (а они не делают)
===
Вобщем хочу взять попкорн, и смотреть чёпроисходит и улетит ли отрасль и мой грейд в эффект кобола когда я на пенсии буду микросервисы на питоне от ИИ ревьювить...потому что никто больше не может
mentatxx
25.05.2026 12:29Посмотрим, что будет через 5-10 лет.
Пока что рынок проваливается, и приходят в личку такие "шикарные" предложения:
(закрыл имя компании что б уж сильно не позорить)
WhiteBehemoth
25.05.2026 12:29Индустрия меняется, делать прогнозы на 10 лет, это как тыкать пальцем в небо. Тут не ясно, что через год-два будет...
Но вот интересно, но почему "сокращение набора младших специалистов сегодня" выливается в "отсутствие старших" через 10 лет? Куда денутся те, кто нанимается сейчас? Рассосутся, что ли?
onets
25.05.2026 12:29Кажется это очередная дичь в стиле "ИИ нас всех заменит". Почему не рассматривается вариант например, что народ начинает понимать, что ИТ сфера перенасытилась и просто перестают сюда идти?
С другой стороны - для олдовых сениоров это же хорошо. Все будут как 80-летние кобольщики и просить много денег.
Да и как бы 2031 год уже через 5 лет, бумеры даже еще работают, поколение X тоже, миллениалы тем более, массово на пенсию не собираются, помирать тем более.
wmlab
25.05.2026 12:29"запрос на слияние"... не проще PR написать или "пул реквест"? тут все-таки целевая аудитория
alex_lol5
25.05.2026 12:29В один жаркий полдень старый крестьянин Пётр, опираясь на соху, вытер пот со лба. Его лошадь Зорька тяжело дышала, взрыхлив за день лишь треть полосы.
И тут за густой рощей раздался чужой, железный, дробный стук. Из оврага выползло невиданное чудовище — железный конь с колесами выше человеческого роста. Оно мерно пыхтело, дышало паром и тащило за собой плуг, взрезавший землю словно масло.
Пётр замер.
— Что это, Фома? — обратился он к соседу, который правил своей лошадкой по соседней борозде.
— Сказывают, трактор, — прошептал Фома, в его голосе звучал страх. — Говорят, одному ему не нужен ни пастух, ни овёс, ни роздых. Вспашет за день сто наших полос.
— Значит, нас заменят, — тихо сказал Пётр. — Нас с Зорькой… и тебя с Буланым. Куда же мы теперь? Неужто больше не нужны?
Они стояли и смотрели, как чудовище, добравшись до межи, развернулось с пугающей лёгкостью и пошло второй полосой. К вечеру оно распахало всё, что вдвоём с лошадьми Пётр и Фома делали бы неделю.
Первая ночь после встречи с трактором выдалась тревожной. Пётр не спал, сидя на завалинке. Фома подошёл к нему, понурив голову.
— Пётр, давай подумаем, что будет лет через десять-двадцать. Сейчас трактор — один, диковина. А вдруг они заполонят все поля? Земля большая, нас много, а трактор один сто человек заменяет. Кто же тогда будет пахать? Мы разгоним всех мужиков по городам? Или новых крестьян где-то вырастят?.. Ведь лошадь рождает лошадь, а трактор не рождает трактора. Его делает мастер на заводе. Значит, и крестьянина нового не родится…
— О чём ты? — не понял Пётр.
— Вот чего я боюсь по-настоящему, Пётр. Не того, что нас выгонят с земли. А того, что наши дети никогда не узнают, что такое править лошадью в зной... и много чего ещё.
Потому что есть вещи, которые никогда не заменит никакая машина. Слушай, я перечислю:
Первое. Чувствовать ногами землю. Когда идёшь за плугом босиком и понимаешь: тут жирный чернозём, тут песок, тут камень притаился. Трактору этого не дано.
Второе. Уметь держать равнение по сохе. Глазомер, Пётр. Никакой железный конь не проведёт прямую борозду так, как человек, который видит ствол дерева на краю поля и правит на него.
Третье. Знать, когда лошадь устала. Не по часам, не по шагомеру — по дыханию, по тому, как уши прядает, как копыто переставляет. Машина не почувствует живую усталость.
Четвёртое. Утром наточить лемех, а вечером его поправить. Кузнечное дело, Пётр. Молоток, наковальня, искры из-под обуха. Это навык, который от отца к сыну передаётся. Трактору топливо залил — и поехал. А умение заточить — умрёт.
Пятое. Распознать семя на глаз. Какое взойдёт, какое нет. Какое болеет, какое здорово. У нас деды так делали, и мы будем. Лабораторий не напасёшься на каждое поле.
Шестое. Собрать всей семьёй первый сноп. Связать его, принести в дом, поставить в красный угол. Это не работа, это обряд. Машина обрядов не придумывает.
Седьмое. Передать сыну поводья. Не купить трактор, не нанять механика, а именно взять за руку, посадить в седло и сказать: «Поехали, тут прибавь, тут осади». Этому никакой учебник не научит. Только живой человек.
...Да я и десять назову, и двадцать. Всё то, чем мы живы, Пётр. Всё то, чем земля держится.
Ru6aKa
25.05.2026 12:29Предполагаю что это просто очередной передел рынка и расширение существующих монополий. Какое-то количество компаний перейдет на ИИ полностью или почти полностью, как только это произойдет, для этих компаний начнется падение. 5-10-20 месяцев, не важно, код в любом случае так деградирует, что эти компании просто не смогут обслуживать клиентов, а попытка привлечь людей не сработает из-за кучи непонятного кода. Но перед тем как это случиться, эти компании и их инвесторов просто выжмут провайдеры ИИ постоянным повышением цен, ужесточением лимитов и прочими методами.
Проблема джунов и их развития на моей памяти где-то с 2010 года. Разработка была другая, было больше свободы и доступа к проду, было меньше информации, больше ошибок. И софт был разный, со своими особенностями, и клиенты за нужные им функции платили лояльностью и обратной связью. Были стартапы где тоже можно было опыта получить. Потом все стало одинаковое, и началась погоня за девятками стабильности, контуры доступа, всякий маркетинг и сео. В таких условиях опыт особо не получишь, прод сам не сломаешь, сам не починишь, сидишь в песочнице из линтеров, чекеров, тестов. Сейчас опыт можно получить только в крупных компаниях. И есть такое ощущение, что роль кузнецы кадров на себя возьмут стартапы, и их будут покупать не из-за перспективной идеи, а из-за собранной и сработанной команды.
Darth_Anjan
ИМХО нельзя получить старшего инженера через ученичество. Старшими становятся на сложных нетипичных задачах, которых не так чтобы много (по сравнению с прочими). Ну и не каждый справится/хочет справляться с ними.
gerbert_MX
плюсую
опытный разработчик это от слова ОПЫТ
джун может быть чрезвычайно энциклопедически и практически подкован, но от мидла его отличает реальный опыт. не чужой дистиллированный опыт, а свой собственный
сеньйор это же тот, у кого опыта больше чем знаний. ему и не нужно знать, потому что опыт позволяет выстраивать реалистичную картину по подобию на основе старого опыта и знаний.
Собственно почему нейронки дали буст производительности сеньорам, глоток свежего воздуха в попытках разобраться с незнакомым мидлам и нахрен похоронили джунов своей быстрой петлей обратной связи. Как раньше была проблема в использовании библиотек для тривиальных вешей что все только усложняло, из-за непонимания базиса и как оно вообще работает, так сейчас будет проблема нейрослопа ведь неронка сделала "чтоб работало" и даже меткики хорошие генерируются!
MTyrz
Замените в тексте статьи “ученичество” на “набор опыта”. Там предыдущее же предложение “не в рамках обучения в классе”.
Но вообще-то да, джуниору нужен наставник. Подмастерью нужен мастер. И даже пишущему кандидатскую диссертацию - что считается доказательством способности к самостоятельной исследовательской работе - внезапно нужен такой зверь, как научный руководитель.
Джун Вася наткнулся на вопрос, который не решился с ходу, и тут же спросил синьора. Синьор ответил, Вася вопрос решил и тут же забыл. Завтра он снова наткнулся на этот вопрос. Синьор был терпелив, и через месяц Вася наконец запомнил решение.
Джун Петя был гораздо упрямее Васи. Он не спросил синьора вообще, разбирался с вопросом месяц, но наконец решил его самостоятельно. И запомнил решение с первого раза.
Джун Федя столкнулся с тем же вопросом, два дня пытался решить его сам (что позволило ему хорошо запомнить вопрос), а потом спросил синьора. На третий день он задумался над следующим вопросом.
В сухом остатке: приобретение одного и того же опыта у Васи и Пети заняло по двадцать рабочих дней, а у Феди два. Не будьте такими, как Вася и Петя, берите пример с Феди.
xenon
Есть для этого термин - tacit knowledge.
Опыт (без tacit knowledge ) - немного про другое. Скажем, это про то, что ты выучил git по книжке, все работает, но только при реальной работе над сложным проектом ты вдруг оказывается в какой-то сложной ситуации, где все пошло не так, запутано, ничего не работает, не коммитится и непонятно что делать. Но ты разбираешься как-то и получаешь новые знания. Так вот эти знания - они не tacit knowledge, это обычный knowledge. Их можно выразить на бумаге и дать в формате урока - просто обучение обошло этот момент (не все темы стоят того, чтобы тратить на них время).
А вот tacit knowledge - это невыразимое знание. Непередаваемое. Ну или сложновыражаемое, сложнопередаваемое. Даже описать это знание сложно, ведь все что могу описать без потери смысла, а вы сможете однозначно прочитать и понять - это уже не tacit knowledge.
Но хороший пример - вождение. Вспомните, как вы резко бросали сцепление в первые разы и как сейчас водите попутно разговаривая, отслеживая и обгоняющие машины и знаки и светофоры - даже особо не включая голову. Но это физиологический навык, близкий к мышечной памяти. Tacit knowledge - не только про это. Он получается при опыте, но он - маленькая часть опыта. большая часть опыта - явное знание.
Dhwtj
Но можно получить знания, а потом оценку и доверие, чтобы получить задачи, на которых в итоге получается опыт.
Фух, даже описание причинно следственных связей длинным получилось