Цифры говорят громче любых хайповых постов: я проанализировал 34 053 активные ИТ-вакансии на hh.ru в 25 категориях и проверил, сколько из них действительно про искусственный интеллект

Цифры говорят громче любых хайповых постов: я проанализировал 34 053 активные ИТ-вакансии на hh.ru в 25 категориях и проверил, сколько из них действительно про искусственный интеллект. Спойлер: разрыв между ощущением «ИИ везде» и реальным рынком труда колоссальный. Только 8% вакансий упоминают языковые модели и смежные технологии — LLM, GPT, RAG, агентов, промпты, Cursor, LangChain, GigaChat и ещё пару десятков терминов. Если считать любой ИИ — machine learning, computer vision, NLP, классический data science — получается 16,4%. То есть 84% вакансий про ИИ не говорят ни слова. При этом в названии должности ИИ вынесен всего у 0,79% — 268 вакансий из 34 тысяч, одна из ста двадцати семи. На каждого «AI Engineer» приходится примерно десять вакансий, где LLM просто лежит внутри требований к обычному питонисту, аналитику или тестировщику. Вывод напрашивается сам: ИИ на рынке труда пока не профессия, а навык.

Самая «продвинутая» роль — дата-сайентисты. У них 46,1% вакансий с LLM, а если считать любой ИИ — 79,3%. Для всех остальных это требование меньшинства работодателей. Любопытно, что тимлиды, DevOps и системные аналитики обгоняют разработчиков: 19,0%, 18,3% и 15,6% против 12,9% у программистов. Логика понятная: обвязку вокруг моделей надо спроектировать, задеплоить и эксплуатировать, а не только написать. Причём тестировщики (12,2%) и технические писатели (11,8%) идут почти вровень с разработчиками. А вот от CTO ИИ практически не требуют — 2,3%, при том что от их подчинённых требуют в пять-восемь раз чаще. Техподдержка (1,6%), сисадмины и сетевые инженеры (по 1,8%) внизу списка ожидаемо. По абсолютному объёму всё равно выигрывают разработчики: 728 вакансий из 2 836 — просто потому, что их на рынке 5 632.

Что скрывается за «AI-вакансиями»? Я ожидал, что там будет классический ML: обучить, дообучить, разметить датасет. А там почти сплошь применение готовых моделей. RAG — 522 вакансии. Промпт-инжиниринг — 249. LangChain — 224. Cursor — 192, Claude Code — 184, GitHub Copilot — 148. Дообучение и fine-tuning — 173, LoRA и PEFT — 104. Из 853 разобранных вакансий дообучение упоминается примерно в каждой пятой, и почти всегда — рядом с применением, а не вместо него. Отдельная история — AI-инструменты разработчика. Тридцать процентов разобранных вакансий требуют их прямым текстом, и это чаще обычные бэкендеры и фулстеки, чем датасайентисты. Вайбкодинг доехал до названий должностей: «Инженер-разработчик (Python, Vibe Coding)», «Senior Golang — VibeCode developer», «Tech Lead по Vibe-coding (AI-инженер / ML-архитектор)», «Junior AI-разработчик / Vibe Coder». В требованиях прямо пишут: «Ваша главная задача — ускорять доставку функционала (Time-to-Market), используя практики Vibe Coding», «Практический опыт использования AI-инструментов в разработке: Cursor, Copilot, Claude Code, Devin, CrewAI и аналогичных», «Применять агентные инструменты разработки (Claude Code, Cursor) и писать skills/инструкции для агентов». Последняя формулировка особенно показательна: писать инструкции для агентов — это уже не «уметь пользоваться», это инженерная работа над чужим поведением.

Отдельный пласт требований — не про модель, а про то, что вокруг неё. Инструменты для агентов, MCP-серверы, оркестрация, трейсинг, эвалы, гардрейлы. В разобранной выборке 517 вакансий говорят про агентные системы, 167 — про MCP, 184 — про оценку качества и наблюдаемость LLM-систем. И слово «harness» уже приехало в русскоязычные вакансии — без перевода и без объяснений, то есть аудитория, которой текст адресован, его понимает. Встречаются формулировки: «Мы строим harness-системы вокруг LLM: агентов с инструментами, автоматизацию code review, ассистентов для написания DAG-ов», «Построение агентов и мультиагентных систем: harness (OpenClaw, Hermes), инструменты, MCP, A2A-протоколы». Всего дословное «harness» встречается в 32 ИТ-вакансиях. Для термина, которого год назад в русскоязычных описаниях не было вовсе, — весьма неплохо.

Доля ИИ-требований растёт строго с грейдом: от 3,5% у вакансий без опыта до 13,5% у позиций «более 6 лет». От джунов ИИ-навыков не ждут, от сеньоров довольно часто. Удалёнка заметно «умнее» офиса: 12,5% против 8,3% по рынку. Москва — 11,8%, миллионники — 5–9%. Про деньги: вилку показывают только около 22% вакансий, так что выборка небольшая. Медиана по вакансиям с применением LLM — примерно 174 000 ? в месяц. Основной скачок на переходе от 1–3 лет (медиана около 113 000) к 3–6 годам (около 226 000). Верхний хвост — 315 000 на девяностом перцентиле, отдельные позиции вроде системного архитектора AI доходят до 425 000.

Итог: рынок пока не ищет отдельную профессию «AI-инженер» — таких вакансий одна на сто двадцать семь. Он ищет обычных разработчиков, аналитиков и тимлидов, которые умеют собрать с AI стеком. Вайбкодинг слишком уж маргинальным термином стал, но суть от этого не меняется. Интересно будет снять такой же отчёт через полгода — наблюдение продолжается. А вы замечаете, что AI-навыки становятся обязательным требованием в вашей профессиональной сфере? Или пока всё ограничивается хайпом в ленте?

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: