ГК Softline рассказала, почему войти в ИТ стало сложнее и какие специалисты нужны рынку

На одну ИТ-вакансию приходится более 20 резюме, зарплаты растут медленнее, а компании сокращают число позиций для начинающих.

Мы в ГК Softline разобрались, какие специалисты сохранят высокий спрос в 2027 году, сколько им платят и какие навыки становятся ценнее по мере распространения ИИ.

Еще несколько лет назад переход в ИТ выглядел почти универсальным карьерным советом: освой язык программирования, собери портфолио и выходи на рынок. К 2027 году эта формула перестает работать.

Компании нанимают осторожнее, дольше отбирают кандидатов и ждут от сотрудников измеримого вклада в продукт или бизнес. Искусственный интеллект ускоряет разработку, тестирование и анализ данных, поэтому работодателю требуется меньше исполнителей для типовых задач. При этом растет спрос на тех, кто умеет проектировать системы, проверять результат ИИ и отвечать за конечное решение.

Наши эксперты Softline проанализировали изменения на рынке, зарплатные данные и требования к специалистам и пришли к выводу, что ИТ не перестает быть перспективной отраслью, но вход в нее становится сложнее. Выигрывают профессии, связанные с данными, ИИ, инфраструктурой, информационной безопасностью и ответственностью за качество продукта.

Вакансий меньше, кандидатов больше

Российский ИТ-рынок переходит от общего дефицита кадров к избирательному найму. По данным SuperJob, за год число вакансий сократилось на 21%, а количество резюме выросло на столько же.

Статистика компании «Девелоника» fabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) показывает еще более резкое изменение. В первом квартале 2026 года на одну ИТ-вакансию приходилось более 20 резюме. В 2021 году их было около четырех, в 2025 — около десяти. За год число резюме выросло на 41%, а количество вакансий сократилось на 38%. Различия с данными SuperJob объясняются разными базами и периодами наблюдения, но направление одно: предложение растет быстрее спроса.

Зарплаты тоже прибавляют медленнее. По данным «Хабр Карьеры», медианный доход ИТ-специалиста в первом полугодии 2026 года составил 191 тыс. рублей. Это на 4% больше, чем во втором полугодии 2025-го. В исследовании учтены 45 226 зарплат, которые сотрудники анонимно указали в калькуляторе сервиса.

О стагнации всей отрасли эти цифры не говорят. По данным Минцифры, число занятых в российской ИТ-сфере за год увеличилось на 102 тыс. и достигло 1,2 млн человек. Изменился сам характер спроса.

По оценке ГК Softline, наиболее устойчиво выглядят три группы направлений:

• информационная безопасность;
• искусственный интеллект, машинное обучение и данные;
• разработка и эксплуатация корпоративных систем.

Сохраняется спрос на разработчиков 1С, Python и Go, инженеров данных, DevOps-специалистов и сотрудников, которые умеют внедрять ИИ в реальные процессы.

Почему работодатели стали разборчивее

Первая причина — оптимизация расходов. После нескольких лет ускоренного найма компании внимательнее оценивают вклад каждой позиции в выручку, снижение затрат и устойчивость продукта. Часть вакансий закрывают внутренними переводами, а новых сотрудников чаще нанимают под конкретный проект.

Процесс отбора тоже усложняется. В отдельных сегментах он занимает 2-3 месяца и включает первичный скрининг, несколько технических интервью, тестовое задание и встречу с руководителем.

Вторая причина — автоматизация рутины. Компании рассчитывают, что сотрудник с ИИ-инструментами выполнит объем работы, для которого раньше требовалось несколько человек. Речь идет о написании типового кода, подготовке тестов, документации, отчетов и первичном анализе данных.

По наблюдениям аналитиков ГК Softline, это меняет структуру команд. Число исполнительских позиций сокращается, а ценность специалистов, способных поставить задачу, проверить ответ модели и отвечать за результат, растет.

Третья причина — высокая конкуренция на стартовых позициях. Начинающий специалист соперничает с выпускниками вузов и онлайн-школ, кандидатами среднего уровня, автоматизированными инструментами, внешними подрядчиками и сотрудниками компании, которых можно переобучить.

По данным «Девелоники», в мае 2026 года 47% открытых позиций приходились на специалистов среднего уровня, 36% — на начинающих, 11% — на старших специалистов и руководителей.

Восемь ИТ-профессий с устойчивыми перспективами

Зарплатные ориентиры приведены по данным hh.ru, «Хабр Карьеры», Grades и открытых вакансий за 2026 год. В каждом разделе указан тип показателя: медианная зарплата или диапазон предложений для конкретного уровня специалиста.

Инженер данных

Инженер данных отвечает за то, чтобы информацию можно было собрать, сохранить, обработать и передать аналитикам, разработчикам и ИИ-системам. Он строит хранилища и ETL/ELT-процессы, интегрирует источники, следит за доступностью и качеством данных.

В вакансиях «Хабр Карьеры» специалистам среднего уровня предлагают 200-250 тыс. рублей, старшим — от 250-270 тыс. рублей. Доход начинающих может составлять 65-110 тыс. рублей.

В базовый набор навыков входят SQL, Python, базы данных, хранилища данных, Apache Airflow, Spark, Kafka, Git, облачная и локальная инфраструктура. В отдельных проектах требуются ClickHouse, Hadoop, dbt, Terraform и Kubernetes.

ИИ уже пишет типовой SQL- и Python-код, помогает собирать пайплайны и диагностировать ошибки. Однако моделям нужны подготовленные, доступные и проверенные данные. Поэтому автоматизация повышает требования к архитектуре и управлению качеством.

Аналитики ГК Softline считают профессию инженера данных одной из наиболее устойчивых. Чем шире компании внедряют ИИ, тем больше им нужны специалисты, которые способны построить для него надежный информационный фундамент.

Data Scientist

Data Scientist исследует данные, проверяет гипотезы и создает модели для прогнозирования. Он работает на стыке статистики, программирования, машинного обучения и бизнес-анализа.

По данным hh.ru, медианная зарплата начинающего специалиста составляет 140 тыс. рублей, специалиста среднего уровня — 200 тыс., старшего — 394 тыс. рублей.

Для работы нужны Python, SQL, статистика, теория вероятностей, алгоритмы машинного обучения, библиотеки Scikit-learn, XGBoost и PyTorch, визуализация данных, A/B-тестирование и практики MLOps.

Генеративный ИИ ускоряет очистку данных, первичный анализ, написание кода и подготовку документации. Поэтому ценность смещается к постановке задачи, выбору метода, оценке качества модели и пониманию рисков.

В требованиях к Data Scientist все чаще встречаются большие языковые модели, генерация с дополнением из внешних источников (RAG) и ИИ-агенты. По оценке ГК Softline, рынок ищет специалистов, которые способны встроить модель в продукт и связать технический результат с задачей бизнеса.

Всемирный экономический форум относит специалистов по большим данным и AI/ML к самым быстрорастущим профессиональным группам до 2030 года.

AI/ML-инженер

AI/ML-инженер превращает модели в работающие сервисы. Data Scientist может сосредоточиться на эксперименте и качестве прогноза, а ML-инженер отвечает за интеграцию, развертывание, обновление и стабильную работу модели в промышленной системе.

По данным hh.ru, медианная зарплата начинающего специалиста составляет 87,5 тыс. рублей, специалиста среднего уровня — 170 тыс., старшего — 366 тыс. рублей. Стартовых вакансий в этом направлении немного, а порог входа остается высоким.

В стек входят Python, машинное обучение, PyTorch, Hugging Face, большие языковые модели, RAG, API, Docker, Kubernetes, Git, Linux и практики MLOps или LLMOps. Для отдельных вакансий нужны векторные базы данных, ИИ-агенты, LangGraph, vLLM, дообучение моделей и промпт-инжиниринг.

Отдельные роли уже формируются вокруг LLM, RAG и ИИ-агентов. Компании переходят от экспериментов с чат-ботами к системам, которые работают с корпоративными данными и другими сервисами.

Для ГК Softline перспективность этого направления связана с переходом ИИ в промышленную эксплуатацию. Бизнесу нужны инженеры, которые умеют оценивать качество моделей, контролировать стоимость вычислений и поддерживать систему после запуска.

DevOps-инженер

DevOps-инженер отвечает за инфраструктуру, на которой работают цифровые продукты. Он автоматизирует сборку, тестирование и выпуск ПО, управляет серверами и контейнерами, настраивает мониторинг и помогает командам выпускать обновления без потери надежности.

По данным «hh Карьеры», общий диапазон предложений составляет примерно 99-323 тыс. рублей. Медианная зарплата начинающего специалиста равна 96 тыс. рублей, специалиста среднего уровня — 210 тыс., старшего — 370 тыс. рублей.

Основные навыки: Linux, Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, Terraform, Ansible, управление инфраструктурой через код, мониторинг, логирование и сетевые технологии. Для опытного специалиста важнее способность проектировать надежную инфраструктуру, чем знание одного инструмента.

ИИ автоматизирует часть операций, но одновременно повышает нагрузку на инфраструктуру. Генеративным моделям нужны графические процессоры, масштабирование, контроль задержек, мониторинг и отказоустойчивость.

По оценке ГК Softline, DevOps постепенно становится фундаментом ИИ-продуктов. Чем больше моделей выходит из экспериментов в эксплуатацию, тем выше спрос на инженеров, которые умеют управлять ресурсами, стоимостью, безопасностью и надежностью.

Специалист по информационной безопасности

Информационная безопасность объединяет несколько карьерных направлений: мониторинг событий, реагирование на инциденты, безопасность приложений, облаков и ИИ-систем, управление доступом, оценку рисков и соответствие требованиям.

В исходных данных hh.ru медианная зарплата составляет 57 тыс. рублей для начинающих, 62 тыс. для специалистов среднего уровня и 106 тыс. рублей для старших. На руководящих позициях диапазон начинается от 250 тыс. и может превышать 700 тыс. рублей. Такой разброс показывает, насколько неоднороден сегмент: уровень дохода сильно зависит от специализации, отрасли и ответственности.

Базовые компетенции включают сетевые технологии, Linux и Windows, криптографию, анализ уязвимостей, SIEM, управление доступом, безопасность приложений и облаков, реагирование на инциденты и моделирование угроз. Дополнительно растет спрос на DevSecOps, киберразведку и безопасность ИИ-систем.

ИИ помогает искать аномалии и анализировать поток событий, но создает новые классы угроз. В исследовании ISC2 41% респондентов назвали ИИ наиболее востребованным навыком в информационной безопасности. При этом 73% ожидают, что технология повысит спрос на специализированную ИБ-экспертизу, а 72% прогнозируют рост значения стратегического мышления.

Эксперты ГК Softline связывают устойчивый спрос в ИБ с ростом числа атак, требованиями регуляторов, переходом на отечественные решения и распространением ИИ. Модели необходимо защищать от манипуляций, утечек данных и несанкционированного доступа на протяжении всего жизненного цикла.

QA-инженер

QA-инженер ищет ошибки и помогает предотвращать дефекты на всех этапах разработки. Он проектирует тесты, автоматизирует проверки, тестирует API и производительность, анализирует риски и контролирует качество продукта.

По данным Grades, начинающие специалисты получают 80-153 тыс. рублей, специалисты среднего уровня — 165-230 тыс., старшие — 208-330 тыс. рублей.

Для работы нужны теория тестирования, один из языков программирования, автоматизация с помощью Selenium, Playwright или Cypress, API-тестирование, SQL, Git, CI/CD, Linux и понимание архитектуры приложений.

Генеративный ИИ умеет анализировать дефекты, создавать тесты и работать с требованиями. Согласно World Quality Report, 43% организаций экспериментируют с генеративным ИИ в контроле качества, но только 15% внедрили его во всей компании. При этом 63% респондентов считают умение работать с ИИ главным навыком инженера по качеству.

Ручное тестирование сильнее других QA-направлений подвержено автоматизации. В ГК Softline считаем более устойчивой траекторию инженера, который умеет автоматизировать проверки, проводить нагрузочное тестирование и управлять качеством продукта на протяжении всей разработки.

Fullstack-разработчик

Fullstack-разработчик работает с пользовательским интерфейсом, серверной логикой, API и базами данных. Обычно у такого специалиста есть основная область экспертизы, но он способен самостоятельно поддерживать остальные части приложения.

По данным hh.ru, медианная зарплата начинающего разработчика составляет 94,7 тыс. рублей, специалиста среднего уровня — 146,2 тыс., старшего — 284,4 тыс. рублей.

В требованиях встречаются HTML, CSS, JavaScript или TypeScript, React, Vue или Angular, один из серверных языков, API, SQL, Git, Docker, CI/CD, тестирование и безопасность.

ИИ-агенты все активнее участвуют в разработке. По данным Stack Overflow, их используют 59% разработчиков против 31% годом ранее. При этом 63% редко или никогда не позволяют агентам работать автономно, а 60% запрещают им самостоятельно вносить изменения в системы.

ИИ будет сокращать объем ручного написания кода. Одновременно растет ценность разработчика, который видит приложение целиком, понимает архитектуру, безопасность и инфраструктуру и способен довести задачу до работающего продукта.

По наблюдениям ГК Softline, именно ответственность за конечную систему становится главным преимуществом fullstack-специалиста.

Аналитик данных

Аналитик собирает и очищает данные, ищет закономерности, строит отчеты, проверяет гипотезы и переводит результаты в выводы для бизнеса.

По данным hh.ru, медианная зарплата начинающего специалиста составляет 67,8 тыс. рублей, специалиста среднего уровня — 89,8 тыс., старшего — 198 тыс. рублей.

Основной набор включает SQL, Excel или Google Sheets, Python или R, статистику, системы бизнес-аналитики, визуализацию, A/B-тестирование и работу с бизнес-метриками.

ИИ уже пишет запросы, очищает данные, строит графики и предлагает гипотезы. Поэтому работодателю все меньше нужен человек, который только собирает отчет. Важнее понять бизнес-вопрос, проверить корректность анализа и объяснить, какое решение следует из данных.

По оценке ГК Softline, перспективная траектория проходит через продуктовую и бизнес-аналитику. Отраслевая экспертиза в банках, промышленности, ритейле или логистике может оказаться ценнее владения очередным инструментом визуализации.

Что становится важнее технического стека

Список технологий в вакансии быстро устаревает. Универсальные навыки меняются медленнее и помогают переходить между инструментами и профессиями.

Аналитическое и проектное мышление

Всемирный экономический форум ставит аналитическое мышление на первое место среди востребованных навыков. Его выделяют 69% работодателей. Далее идут устойчивость, гибкость и адаптивность с 67%, лидерство и социальное влияние с 61%, креативное мышление с 57%.

ИТ-специалисту нужно уметь определить, каких данных не хватает, проверить гипотезу, заметить противоречие, оценить несколько решений и увидеть последствия каждого из них.

«Проектное мышление помогает специалисту видеть не только свою часть работы, но и весь маршрут: что должно быть на входе, какие этапы предстоит пройти, где возможны риски, кто влияет на результат, какие сроки реалистичны, какие договоренности нужно зафиксировать заранее. Это сильно повышает качество работы, потому что специалист начинает мыслить не отдельной задачей, а конечным эффектом», — отмечает директор по обучению и развитию персонала компании «Софтлайн Решения» (ГК Softline) Анжелла Татарская.

Способность постоянно учиться

По данным PwC, в профессиях, тесно связанных с ИИ, требования к навыкам меняются более чем вдвое быстрее.

Одной профессии или однажды освоенного стека уже недостаточно для долгой карьеры. Специалисту приходится регулярно пересматривать инструменты и отличать полезную технологию от краткосрочного тренда.

Коммуникация и лидерство

По мере автоматизации технических операций растет значение человеческого взаимодействия. Работодатели ценят умение объяснять сложные решения, аргументировать выбор, работать с обратной связью, управлять ожиданиями заказчика и координировать людей вместе с ИИ-инструментами.

Для ГК Softline эта группа навыков особенно важна в ролях, где техническое решение должно учитывать интересы бизнеса, пользователей, ИБ-команды и владельцев инфраструктуры.

ИИ-грамотность

Умение работать с нейросетями постепенно становится базовой компетенцией. При этом ИИ-грамотность не сводится к написанию промптов.

Специалисту нужно определить цель, задать критерии качества, выбрать подходящий инструмент, проверить результат и оценить риски. В одних задачах ИИ снижает порог входа, в других оставляет человеку наиболее сложную и ответственную часть работы.

Мы в ГК Softline видим общую закономерность: рутинные операции становятся дешевле, а профессиональное суждение дорожает.

Как выбрать профессию и не ошибиться с обучением

Начинать лучше с задач, а не с названий профессий. Если человеку интересно искать закономерности и работать с цифрами, стоит изучить аналитику и Data Science. Если ближе сложные системы и автоматизация, подойдут инженерия данных или DevOps. Интерес к поиску ошибок может привести в QA или информационную безопасность.

Следующий шаг — проверить реальный спрос. Мы в ГК Softline советуем открыть 20-30 вакансий по выбранному направлению и сравнить требования. Так можно увидеть повторяющиеся технологии, требования к опыту и типовые задачи.

Студенту полезны стажировка и собственный проект. Сам факт публикации кода на GitHub мало что говорит работодателю. Важно объяснить, какую проблему решает проект, почему выбраны конкретные технологии и какие ограничения есть у решения.

При переходе из другой сферы не стоит отказываться от накопленного опыта. Финансовая экспертиза пригодится в аналитике и финтехе, знание законодательства — в ИБ и защите данных, инженерный опыт — в DevOps и разработке, редакторский и лингвистический — в технической документации, интерфейсах и обучении ИИ.

Высшее образование остается важным для профессий, которым нужна сильная математическая и инженерная база. В других направлениях начать можно через среднее профессиональное образование, онлайн-обучение или самостоятельную практику.

На 2026/27 учебный год Минобрнауки выделило 620,5 тыс. бюджетных мест по программам высшего образования, из них 263,8 тыс. — по инженерным направлениям. Еще 19,5 тыс. из 83 тыс. мест целевого приема приходится на инженерное дело, технологии и технические науки, сообщило Минобрнауки.

При выборе программы важнее смотреть на содержание, преподавателей, объем практики, обратную связь и регулярность обновления материалов. Полезно сопоставить учебный план с требованиями из актуальных вакансий. Если работодатели регулярно указывают SQL, Python, Docker или Kubernetes, а программа их не затрагивает, стоит выяснить причину.

Отдельный маршрут — переход внутри компании. Системный администратор может развиваться в DevOps, финансовый специалист — в аналитику, разработчик — в ML-инженерию. Сотрудник уже знает процессы и бизнес-контекст, поэтому такой переход может оказаться реалистичнее выхода на внешний рынок.

По оценкам работодателей из Future of Jobs Report Всемирного экономического форума, к 2030 году 19 из 100 работников смогут пройти переподготовку и перейти на другую позицию внутри своей организации. Половина опрошенных компаний планирует переводить сотрудников с автоматизируемых ролей на направления, которые меньше подвержены влиянию ИИ.

Вместо прогноза

К 2027 году ИТ-рынок не закроется для начинающих и не останется без вакансий. Он станет требовательнее к качеству подготовки.

ИИ берет на себя кодовые заготовки, типовые тесты, запросы к данным и черновики документации. Человеку остаются архитектура, проверка, безопасность, понимание контекста и ответственность за итог.

По опыту ГК Softline, устойчивую карьеру определяет уже не количество технологий в резюме. Гораздо важнее способность освоить новый инструмент, понять задачу бизнеса и довести решение до работающего результата. Именно за таких специалистов компании продолжат конкурировать.