Год назад я писал, что происходит на ИТ-рынке. С тех пор вакансий стало меньше, резюме больше, а ИИ всё чаще появляется и в требованиях к кандидатам, и в рабочих процессах. Некоторые компании уже пытаются с его помощью сократить штат или нагрузить оставшихся сотрудников дополнительными задачами.
На связи Степан Сорокин, Delivery-менеджер в Outlines Tech. Я продолжаю нанимать людей и работать с молодыми ИТ-менеджерами как ментор. Расскажу, что изменилось за год, какие решения компаний я наблюдаю и что стоит делать ИТ-специалистам, чтобы остаться на плаву.

Что происходит на ИТ-рынке: новости и цифры
Начну разбор с последних новостей, которые мне показались интересными.
Снизилась доля предложений с удалёнкой. В одном из исследований сравнили вакансии на ххру за август 2025-го и август 2026-го. У аналитиков доля предложений с удалённой работой снизилась с 33% до 26%, а среди вакансий системных администраторов и DevOps-инженеров вместе с 20% до 12%.

Зарплаты растут незаметно. По данным Хабр Карьеры, в первом полугодии 2026 года медианная зарплата в IT составила 191 тысячу рублей, что на 4% больше, чем в предыдущем полугодии. В разработке медиана выросла на 1%, в аналитике на 5%, а в менеджменте не изменилась. Не густо.

На хедхантере в сентябре активных ИТ-вакансий стало на 33% меньше, чем годом ранее. При этом активных резюме стало на 15% больше. Также HH.ru внедрил ИИ-помощника для компаний, который помогает разбирать отклики и оценивать кандидатов.

Из приятного: за рубежом рассказали о компаниях, которые сократили позиции при внедрении ИИ, а затем вновь начали нанимать людей на те же или похожие роли. Среди причин — необходимость чаще проверять работу ИИ и потеря знаний, накопленных сотрудниками. Буду надеяться, что эта тенденция перейдёт и к нам в СНГ.
Хотел бы ещё рассказать, сколько действующих сотрудников перевели в офис, но такой информации не нашёл. Если вы с этим столкнулись — расскажите в комментариях.
Что я вижу в найме: ИИ, сокращения и нехватка DevOps
Разберу, что я вижу в найме: как меняются обязанности людей, кого компании пытаются заменить ИИ-агентами и к чему это приводит.
Фраза «с ИИ можно работать за пятерых» стала популярнее. Нейросеть и правда помогает: например, быстро подготовить ТЗ, составить спецификацию или разобраться в коде. Но между «быстрее выполнили задачу» и «потратили меньше денег на проект» есть разница. Результат ещё нужно проверить, исправить возможные ошибки и встроить в работающую систему. Некоторые уже рассуждают так: раз человеку помогает ИИ, значит, за те же восемь часов он успеет сделать больше. И доплачивать ему за это не нужно. От этого и смешно, и грустно.

Сильнее всего ИИ-агентами пытаются заменить менеджеров. Если разработчиков оставляют хоть в каком-то виде и разрешают вайбкодить, то работу проджектов и прочих администраторов пытаются полностью передать ИИ-шке, чтобы сэкономить и сократить рутину. Это напрямую влияет на найм, а для джунов это дополнительно ещё и потеря одной из точек входа в профессию. На рутинных задачах новички знакомились с командой, учились организовывать работу и разбирались в процессах компании. А теперь эту работу проще поручить ИИ, увы и ах.
На одном из проектов моего менти решили сэкономить: сократили менеджера, а его обязанности передали команде. Теперь, к примеру, разработчикам нужно самим обсуждать задачи с заказчиком, следить за сроками и добиваться нужных ответов. Деньги сэкономили, но не учли, сколько времени обязанности менеджера отнимают у разработки. В итоге на код у ребят остаётся меньше времени, и команда уже не успевает делать прежний объём работы.
Аналитиков тоже пытаются сократить с помощью корпоративных нейросетей. Сейчас в основном компании сохраняют лишь тех, кто хорошо знает бизнес заказчика, умеет с ним общаться и может проверить результат. Остальных аналитиков пробуют заменить связкой ИИ-агентов, где один собирает данные, второй их перепроверяет, а третий ставит задачу.
Например, команда обсуждает новую фичу с представителем бизнеса, а затем на планировании решает, как будет её выполнять. По записям встреч ИИ собирает контекст, юзкейсы и критерии приёмки — получается первичная спецификация. Её передают другой ИИ-системе, которой дали контекст проекта: код, API-контракты и структуру данных. На основе первого документа она готовит техническую спецификацию. Затем аналитик проверяет, не упустил ли ИИ важные для бизнеса ограничения. По моей оценке, на подготовку таких документов после встреч уходит 20–30 минут. Раньше это могло занимать день и более.
Интереснее всего ситуация с DevOps-инженерами. Если тестировщика я могу найти хоть завтра (без обид), то со специалистом по инфраструктуре сложнее: подходящих кандидатов мало. При этом, по моим наблюдениям, им предлагают примерно те же деньги, что год или два назад. Поэтому некоторые инженеры совмещают несколько проектов, чтобы увеличить доход. ИИ помогает им готовить шаблоны для инфраструктуры и обслуживать нескольких клиентов. Вот и получается: пока одни ищут хоть какую-то работу, другие берут сразу несколько проектов.
Что делать, чтобы удержаться в ИТ
Ситуация на рынке неприятная, но переходить из ИТ в фермерство пока необязательно. Поделюсь советами для тех, кто хочет продолжать работать в отрасли. Некоторые из них могут показаться очевидными, но иногда даже привычные вещи полезно держать в одном месте, чтобы потом не искать их по всему дому. Поэтому собрал здесь всё, что считаю важным.
Учитесь пользоваться ИИ, если ещё не начали или считаете, что это сложно и бесполезно. Необязательно бежать на курс, где из вас за большие деньги обещают сделать великого промпт-инженера. Если не знаете, как применить нейросеть к своей задаче, спросите у неё самой: расскажите, что нужно сделать, и попросите подсказать, с чего начать. Чем чаще будете обращаться к ней по рабочим вопросам, тем лучше поймёте, как лучше с ней взаимодействовать.
Изучайте бизнес как можно глубже. Знать свой стек это хорошо, но этого всегда будет мало. Допустим, вы работаете с логистическим продуктом и получили задачу про доставку заказов. Разберитесь, что происходит не только при обычной доставке, но и когда что-то идёт не по плану.
Например, заказ задержали, а покупатель решил от него отказаться. Деньги нужно вернуть сразу или только после того, как товар вернётся на склад? Уточните это у заказчика и проверьте, что такой случай учли в задаче. Иначе можно выпустить фичу, которая работает при обычной доставке, но не справляется с отменой заказа.
Разбирайтесь в самом проекте. Узнайте, как связаны его части, почему команда выбрала те или иные решения и что может сломаться при изменениях. Читайте код, задавайте вопросы коллегам, смотрите обсуждения старых задач. Чем лучше вы понимаете систему, тем больше проблем сможете решить и тем сложнее будет заменить вас другим специалистом.
В одной из команд моего менти разработчика посчитали недостаточно эффективным и сократили. Вот только он был хранителем знаний проекта и хорошо знал систему, а без него оставшимся коллегам стало с ней тяжело. В итоге человека быстро попытались вернуть, но он гордо всех послал и отказался. Вот вам и экономия.
Продолжайте писать код самостоятельно. Байки о том, что программистам пора перестать учиться программированию — полная ерунда. Не отдавайте всю работу нейросети, даже если она справляется быстрее. Тот же сгенерированный код потом придётся поддерживать, исправлять и рефакторить. И если вы сами давно не писали, разобраться в том, что там наворотил ИИ, будет сложнее. Поэтому оставляйте себе задачи, над которыми нужно подумать и поработать руками.
Осторожнее со сменой работы. Если нынешние условия вас устраивают, я бы не советовал увольняться в надежде быстро найти что-то получше. Поиск может затянуться. Знаю случаи, когда люди по полгода ищут работу, хотя им при этом за деньги помогал специалист по трудоустройству.
Это не значит, что я предлагаю терпеть всё подряд. Если условия стали неприемлемыми и вы понимаете, что больше так работать не можете, — ищите выход. Уходить имеет смысл, если у вас есть предложение лучше нынешнего. Вы знаете, к кому идёте, на какие деньги и когда выходите. Обещание «у нас потом что-нибудь откроется» таким предложением не считается.
Ну а если вы устали от ИТ и хотите попробовать себя в другой профессии — почему нет. Можно пойти хоть пластиковые окна ставить, главное, чтобы вам самому этого хотелось.

Спасибо, что прочитали до конца. А что происходит у вас? За последний год стало сложнее найти работу? Расскажите, какие задачи вам добавили и какую роль в этом сыграл ИИ.
Комментарии (74)

Dhwtj
06.11.2026 06:11Учитесь пользоваться ИИ, если ещё не начали или считаете, что это сложно и бесполезно
Ой, только не надо FOMO подогревать

arch1lochus
06.11.2026 06:11вообще поражает, что на техническом ресурсе предлагается совет научиться общаться "c умным чатиком". Инженеру / разработчику с их фреймворками и эмбеддедами "учить ИИ" это задача не из легких, да.
И с современной обвязкой агентов можно за полдня разобраться при желании, тем более что завтра практики снова поменяются и выученное сегодня станет в AI-мире уже неактуальным (т.е. можно было и не разбираться).
Dhwtj
06.11.2026 06:11Ну...
Можно сравнить с управлением сложностью, формированием команды, управлением требованиями... Вот только эффективность сомнительна. И всё скомпрометировано вайб аддикнш и прочим психозом вокруг

StandAlone007
06.11.2026 06:11на техническом ресурсе
Некогда
Инженеру / разработчику с их фреймворками и эмбеддедами "учить ИИ" это задача не из легких, да.
99% инфоцыганского хайпа в том, что инженерные(да, в общем-то, и любые другие) компетенции больше не нужны. Техническое образование не нужно. Абстрактное мышление, логика, математика - не нужны тем более. Эра, расцвет
профановлюдей с гуманитарнымобразованиемобразом мышления.Все компетенции собраны у добрых, щедрых мегакорпораций. Тефаль всегда думает за нас. Достаточно просто сказать "сим-сим", и дело в шляпе. Теперь каждая
кухаркадомохозяйкаможет завайбкодить себе свой вайлдберриз. Достаточно оплатить подписку.И многие ведутся, оплачивают. И вайбкодят вайлдберризы, собирают персональные и платежные данные. А другие, ничтоже сумняшеся, вовсю закидывают в умный чатик задачи типа расчета эпюр. Красота же, никакого сопромата больше учить не надо.
Практически никто при этом не пытается проверить полученные результаты. Ну, или хотя бы повторимость. Зачем? Это не требуется, умная машина сама себя проверяет, так поют из каждого инфоцыганского утюга.
То, что этот калькулятор выдает три разных ответа на трижды заданную задачу, и ни один из них не является правильным - об этом инфоцыгане не поют, и широкие народные массы не догадываются.
Результатом чего являются разные забавные мелкие и не очень факапы. Например, недавний с айфонами. Действительно, какой сопромат, какой Ансис, какие такие проверки?
Вальхалла зоветДедлайн жмет! На проде пофиксим...
qclo66
06.11.2026 06:11Эра, расцвет
профановлюдей с гуманитарнымобразованиемобразом мышления.Самое смешное, что эта эра началась до ИИ. В ИТ нанимали полчища далеких от разработки людей, а инфопомойки рассказывали о том, что каждый
болванпрофан после курсов может стать джуном с зарплатой от 300к/наносек.
rzerda
06.11.2026 06:11Эра эта, как и комплекс бога, начались задолго до ИТ. И если кто-то тут считает, что умение нажимать кнопки на компьютере каким-то образом оправдывает употребление слов «гуманитарий», «болван» и «профан» в отношении широкого круга лиц, у меня есть для вас новости: уже давно нет.

Voliker
06.11.2026 06:11У нейронок есть пара крутых свойств которые действительно хороши - они примерно одинаково видят один и тот же код на разных языках поэтому можно "переливать" алгоритмы из одного языка в другой (конечно эксперт сделает это лучше, но возможность сделать это автоматически просто сжигая компьют уже как минимум интересна) - без магии, вам все ещё нужно очевидно покрытие тестами и возможно ревью, но...
Им можно делегировать простые задачи и очень клево делегировать рутину (только конечно же пайплайн нужно строить так чтоб рандомные действия агента ничего не взорвали - не пускать его в прод, к бд и только к своей инфре, да и то эти агенты всё равно кошмар для безопасника, с учетом того что антропики уже сами показали что ими можно даже виртуализацию докера байпасснуть если очень хочется). Они очень интересны и полезны в умном поиске (особенно если сами грепают и делают тулл-вызовы, а не галлюцинируют их).Но код у них все равно выходит ну очень такой себе (во многих юзкейсах этого достаточно, во многих юзкейсах - нет), они почти всегда предпочтут правдоподобность правде - и с их помощью порою да, как на мотоцикле на серпантине - гораздо легче наслопаться и разбиться чем на велосипеде.

Chemist_modeler
06.11.2026 06:11тем более что завтра практики снова поменяются и выученное сегодня станет в AI-мире уже неактуальным (т.е. можно было и не разбираться).
Вы когда-нибудь слыхали про эс-образные кривые развития? Можете точно и наверняка предсказать, когда бум закончится и начнется нормальный рост (не говоря о "потом" и "между этими этапами")?
Вопрос на засыпку: тактовая частота вашего процессора (на локальном компе) сейчас какая? а пару лет назад? сравните темпы роста с 1990-ми...
Самое сложное в прогнозах любого рода - смена тренда. Но эта смена отнюдь не всегда предполагает переход с рыси на галоп.

CrashLogger
06.11.2026 06:11про эс-образные кривые развития
Сейчас у нас только Ass-образная кривая развития

Cringeon
06.11.2026 06:11Больше поражает то, что в большинстве своем "инженеры / разработчики с их фреймворками" реально ИИ не учат, даже 5% от того что ИИ уже умеет делать они в работе не используют, просто потому что "завтра уже все поменяется и будет неактуальным" - очень ведь важно не "потратить полдня" впустую ненароком на изучение чего-то нового
А завтра меняется уже хедкаунт в их компании, и в общем-то не мудрено

onets
06.11.2026 06:11Аналитиков тоже пытаются сократить с помощью корпоративных нейросетей. Сейчас в основном компании сохраняют лишь тех, кто хорошо знает бизнес заказчика, умеет с ним общаться и может проверить результат. Остальных аналитиков пробуют заменить связкой ИИ-агентов, где один собирает данные, второй их перепроверяет, а третий ставит задачу.
Как-то смотрел фильм «Офисное пространство» 1999 года. Там у бизнес-аналитика была секретарша, которая обзванивала клиентов и собирала бизнес требования.
saag
Вспомнился фильм "День выборов", только на современный лад - предвыборный ролик - завалинка, человек на завалинке в телогрейке и сапогах, коза Зойка, подходит кандидат в депутаты, присаживается рядом и говорит:" - Не кручинься, Иван Сидорович, поднимем мы найм..."