Направления, с которыми респонденты работают чаще всего

Задачи, которые выполняют респонденты

Какие инструменты используют респонденты в работе

Какие инфраструктурные инструменты используют респонденты в работе

Какие инструменты используют респонденты в для построения моделей

Как в командах проверяют сгенерированный код

Направления, с которыми респонденты работают чаще всего

Задачи, которые выполняют респонденты

Какие инструменты используют респонденты в работе

Какие инфраструктурные инструменты используют респонденты в работе

Какие инструменты используют респонденты в для построения моделей

Как в командах проверяют сгенерированный код

1/9

Команда DevCrowd представила результаты опроса специалистов по работе с данными о развитии их профессии. Он проводился в сентябре — октябре 2026 года среди 481 респондента из России (79,8%) и других стран (20,2%).

У участников опроса узнали, какими инструментами и языками программирования они пользуются, как применяют искусственный интеллект и какие эффекты от технологии получают.

Ключевые выводы:

• в 2025 году ИИ-инструментами не пользовались 3,7% респондентов, в 2026 году — один человек из всей выборки;
• с LLM, агентами и генеративными моделями работают 47,5% респондентов, с классическим ML — 91,7%. На LLM-приложения приходится 20,3% ответов, на обучение и дообучение LLM — 19,9%, на агентные системы — 18,7%, на генеративный CV — 14,1%;
• задачи Data Scientist и ML-инженеров почти не различаются. Модели строят 92,4 и 94,1% соответственно. Они расходятся в нескольких задачах: ML-инженеры чаще разрабатывают LLM-решения и проверяют то, что сгенерировал ИИ, Data Scientist чаще готовят дашборды и отчетность;
• Data Scientist хотели бы чаще заниматься построением или внедрением ML- и ИИ-моделей (79,2%) и управлять командой (27,5%). Среди ML-инженеров так ответили 47,9% и 46,2% соответственно;
• у 37,7% команд формально нет позиций Data Scientist и ML-инженеров, они называются иначе. В 32,5% случаев это разные позиции, и их занимают разные люди;
• наиболее распространен язык программирования Python — 62,7% у Data-инженеров, 89,3% у Data Scientist, ИИ- и ML-инженеров. SQL и инструменты отчетности чаще применяют Data-инженеры и аналитики. У тех, кто работает с моделями, он встречается вдвое реже;
• среди инфраструктурных инструментов наиболее популярны PostgreSQL (44,7% против 54,2% в 2025 году), Apache Airflow (37,8% против 46,2%) и ClickHouse (36,3% против 39,5%). Заметнее всего выросло распространение Greenplum — с 2,7% до 18%;
• 29,9% из тех респондентов, кто строит модели, используют зарубежные LLM-API. Показатель Claude API вырос за год с 3,7% до 12,3%, OpenAI API — с 19% до 23,9%. Российские API в перечень почти не попали: GigaChat API и YandexGPT API назвали 5 человек из 318;
• больше всего у респондентов распространены такие ИИ-инструменты, как ChatGPT (75,2%), DeepSeek (40,1%), Claude Code (39,5%), Claude (36,3%) и Codex (33,2%). Собственные LLM-решения используют 24,4% респондентов. YandexGPT назвали 8,1%, GigaChat — 5,4%;
• время на написание кода сократилось у 74,4% из тех, кто его пишет. Время на проверку и доработку сгенерированного выросло у 67,3%;
• в среднем по выборке основной режим работы с ИИ — ассистент в среде разработки, который видит код. Так работают 34,1%, с агентами — 23,6%. У Data-инженеров среда с ассистентом заметно лидирует. ML-, LLM-, ИИ-инженеры чаще отдают задачи агентам;
• 74% опрошенных признают, что скорость выпуска обгоняет качество проверки. 48% согласны с этим утверждением полностью;
• у 63% команд нет формального процесса проверки того, что сгенерировал ИИ;
• 66% респондентов считают, что оценивать кандидата на должность, запрещая ему пользоваться ИИ, бессмысленно. В 32% случаев применение ИИ на собеседованиях запрещали;
• наиболее привлекательными работодателями опрошенные считают «Яндекс» (53,7%), «Авито» (48,1%), X5 Tech (36,3%), Ozon (35,1%), Т-Банк (33,3%);
• новое по профессии респонденты узнают из Telegram-каналов и рассылок (82,3%), статей и постов в блогах (61,9%), ответов LLM и разборов сгенерированного кода (44,2%);
• за последний год участники опроса чаще всего проходили курсы по ML и Data Science (29%), по ИИ и LLM (24,3%).

Исследование рынка Data-специалистов в 2025 году

Расскажите знакомым: