Расскажу немного про IT рынок в 2026-2027 году

Поделюсь своими мыслями стоит ли вкатываться сейчас в рынок или нет, а самое главное куда и под каким соусом. Про собеседования, джунов, задачи, что сейчас важно и другое.

Если что просто выскажу свое субъективное мнение не претендующее на истину.

На самом деле сейчас в IT не так плохо как всем кажется. Могло быть и хуже. В целом тенденция такая, что компании сокращают активный набор кандидатов, при этом сохраняя основной костяк штаба и аккуратно проводя точечные сокращения оптимизируя команды.

Важно понимать, что наш рынок немного отличается от западного. Многие местные компании почему-то смотрят как там и пытаются перейти на те же самые рельсы, не имея те же самые рельсы.

Я бы сказал так, что на западном рынке сокращения происходят больше по причине реального перехода на рельсы AI агентов, а вот у нас это больше связано с экономическими последствиями и сложностями, которые легли на плечи бизнеса. Хотя сейчас сложности с экономикой +- по всему миру.

Та самая волна массового "системного" использования ИИ в продуктах в той-же степени выраженности как там до нас пока не дошла, но все впереди. Также многие компании просто не готовы встраивать в свои процессы иностранные решения на фоне активного импортозамещения и санкций, а также в целях безопасности, так как нету необходимого фона для партнерских отношений и правовых соглашений ответственных сторон. Поэтому часто компании прибегают к созданию своих ии-инструментов для внутреннего использования.

Да, у нас успешно разрабатываются собственные решения, но увы, только недавно у нас начали появляться первые новости о полноценных массовых агентных средах (могу предположить, что возможно не публичные агенты уже давно есть и используются в закрытых контурах).

Хоть и не совсем уместно сравнивать наверно, ведь на условный рынок США вливаются сверхмассивные искусственно раздутые суммы инвестиций, которые даже невозможно визуализировать. Я думаю, что точки зрения эффективности вложений денег и качества выходного решения у нас весьма неплохо обстоят дела. Поэтому когда сравниваешь, всегда нужно понимать бюджет, без этого нету полной картины.

Также не нужно упускать из вида, что дешевые токены по подписке это всемирный прогрев. Вообще я бы хотел максимально честного бенчмарка моделей с учётом общих затрат, инвестиций и средств на поддержание инфры, вот тогда было бы честно сравнивать модели по кпд.

Обсудим самое жиденькое. Тут как вы уже поняли дела обстоят так себе. Чем ниже требования к вакансии, тем больше за нее борьба, даже если цифры зп намного ниже рынка (намного ниже любого рынка, не просто IT рынка). Так как молодые кандидаты без опыта хотят где-то получить этот самый опыт. Это временное явление если что, рынок обязательно стабилизируется, многие компании ведут себя некорректно. Бигтех и долгие игроки на рынке такого себе не позволяют, они все еще сохраняют лицо.

Тут конечно совет молодым специалистам трезво оценивать свои возможности. Думаю не секрет, что реально способные и талантливые программисты, дата саентисты, мл-инженеры и другие будут всегда востребованы. И даже скажу так, что часто они более востребованы, чем люди с большим опытом. И тут я скажу не совсем очевидную вещь, но сейчас с осторожностью относятся не только к людям с небольшим опытом, но и так-же с большим. Потому что люди с большим опытом тоже несут некие риски, эти риски заключаются в цена/качество и актуальности стека. Так как рынок очень сильно изменился, то условно важен только опыт в пределах 5-7 лет, остальное уже не сильно имеет значение, важно что ты можешь предложить здесь и сейчас.

Поэтому компании рассматривают большой опыт больше со стороны лидовых позиций, на чистую инженерку смотрят скорее на актуальность опыта, нежели на цифры лет.

Не имея опыта есть смысл рассматривать какие-то более прикладные технические профессии так или иначе связанные с инженеркой, особенно если есть понимание, что "не дотягиваешь".

По поводу резюме и собесов все очень сложно. Нужно заниматься маркетингом и наукой резюме, чтобы твоё резюме проходило ИИ фильтры. Немного приукрашивать, а куда без этого. Без опыта обязательно должны быть публичные проекты, где вы хоть что-то сделали. Кубики в гитхабе буквально ничего не значат в эпоху ИИ. Проекты должны что-то значить с точки зрения смысла, а не с точки зрения кода. Просто хрючево из спаггети кода никому не интересно, так-то можно с подпиской пол лярда строк кода нагенерить за месяц, а толку. Важно чтобы проект имел реальную пользу и смысл, не ради галочки для портфолио.

Если хочется именно достучаться до конкретной компании, то нужно использовать вседоступные каналы связи, то есть пытаться подойти к компании с разных сторон. Найти самую открытую сторону в плане ИИ фильтров. Вообще этот способ еще тем хорош, что на разных входах могут быть как разные технологии фильтров, так и разные ответственные люди. То есть нужно снизить риск автоигнора или человеческого фактора на максимум. Можно писать компании со всех сторон: на почту, в тг, форма на сайте, hh и т.д. Если компания поменьше, то можно писать на те каналы связи, которые не предназначены для рассмотрения вакансий. Миссия - быть замеченным разными людьми и разными фильтрами.

Ну и конечно же ИРЛ способ трудоустройства по связям, знакомствам, рекомендациям - один из самых эффективных. Если вы не варитесь в таких сообществах, то погрузите себя в них, ищите разные тг каналы и ресурсы, знакомьтесь с людьми, ходите на конференции и т.д. Это реально работает, порой намного эффективнее. Даже в тиктоке порой можно найти работу быстрее, чем в классических способах поиска.

Советы для интервью в принципе те же самые, что и несколько лет назад, нужно отвечать ровно то, что хочет услышать интервьюер. То есть мало быть крутым специалистом, важно подстроится под разговор с конкретным человеком, понять его вайб и те качества, которые он ожидает услышать и увидеть.

В двух терминах - продуктовое мышление и софт скиллы. Всё.

Я бы даже сказал мышления продукт овнера. Сейчас особо важно уметь создавать продукт с самого фундамента и до самого конца. Просто выполнять оторванный от реальности кусочек задачи, который вам выдали в красивой блестящей обертке для исполнения уходит в прошлое.

Нужно брать ответственность за целостность продукта, за весь продуктовый цикл, за его конечную доставку на прод. Ну по сути быть оркестратором продукта, уметь разбивать задачу на удобноваримые части для ИИ агента, а самое главное уметь валидировать его работу, моментально корректировать любые несостыковки и проблемы более детальной настройкой корневых инструкций и скиллов для агента, контролировать контекст, "быть боссом для своего ИИ агента". Уметь работать в дефиците требований.

Тут конечно играет немаленькую роль именно опыт. Без насмотренности это просто нереально, нужно понимать природу всего цикла разработки, иметь четкие контуры выходного продукта у себя в голове. Понимать как работают другие приложения и решения, что нравится людям, какие практики являются лучшими.

Нет, в больших компаниях один человек не ведет целый проект в одиночку на своих плечах при помощи агентов, просто сильно расширяется его зона ответственности, которая может намного сильнее выходить за прилегающие области взаимодействия. Например, фронтенд сильнее может залезать в область бекенда и девопса, быть намного автономнее в плане доставки своих решений. Там где раньше команды согласовывали "склеивание" своих решений между собой теперь это происходит полуавтономно.

Ну и не забываем про фундамент вроде знаний компьютерных наук, абстрактного программирования, прототипирования, систем дизайна, алгоритмов и т.д. очевидно является таким же важным фундаментом, как и раньше. А вот знание конкретной технологии или синтаксиса чего-то увы не дает почти ничего. В 2026 ценится широта познаний, а не детали чего-то определенного.

Безопасники сейчас топ-1 актуальности, с учетом того как легко ИИ агенты взламывают базы, с учетом того как сильно цифровизируют валюту, как сильно популярна крипта и всякие финансовые площадки для разного рода активностей.

Самыми стабильными из профессий-олдов стали QA, не потеряли ничуть свою актуальность, понятное дело, что ручное тестирование уходит в закат, но вот автотесты, которые будут проверять всё то хрючево, которое накалякают агенты кому-то же надо. QA актуальны, но порог вхождения конечно же выше, надо технически быть гораздо более сильным, чем раньше.

Data и ML инженеры понятное дело, тут комментарии будут лишними? Стоит объяснять почему? Думаю нет.

Очень актуальны лиды. Так как это универсальные люди в эпоху ИИ. Если лид хорошо управляет своей командой и погружен в продукт, то соответственно он также эффективно сможет отдавать задания ИИ-агентам, ведь весь его многолетний опыт это по сути разбиение продуктовых задачи на удобноваримые части для команды, что идеально ложится на парадигму ИИ агентов.

Облачный Devops. Но тут со звездочкой. Это очень актуальная профессия из-за того, что таких специалистов не так много, поэтому это больше дефицитный спрос.

Ну и абстрактный Fullstack с упором на бекенд. Я бы сказал, что в данном случае хорошо бы знать не только веб стек, а что-то еще, например GO/Rust, тогда наверно можно рассчитывать на некую востребованность на рынке труда.

Ну вот вроде и всё, никаких выводов. Повторюсь, что это лишь субъективные мысли без намека на истину, думайте-решайте сами.

ㅤ

А ну я еще вспомнил, что когда-то писал подобный пост: