Активный рост рынка искусственного интеллекта (ИИ) не только в России, но и в мире формирует высокий спрос на кадровые ресурсы — в первую очередь, профильных специалистов. ICT.Moscow попытался разобраться, в чем причины нехватки ИИ-кадров в России и мире и есть ли спрос на отечественных ИИ-специалистов за рубежом.

Высокий спрос — не новый тренд

Если в 2020 году российский рынок ИИ оценивался аналитиками IDC Russia в $291 млн, то в течение полутора лет прогнозировался рост в полтора раза, до в $500 млн в 2023 году. При этом, по данным Microsoft, потребность в специалистах по искусственному интеллекту будет расти вместе с рынком. Если на май 2020 года доля таких сотрудников в российских компаниях в среднем составляла 17,4%, то в течение 5-9 лет она может достигнуть 63,8%, отмечали ранее аналитики. Тогда же они обращали внимание, что данный показатель выше общемирового (49,5%). Между тем, еще в начале прошлого года компания IDC прогнозировала, что количество рабочих мест в области ИИ во всем мире может вырасти на 16%, достигнув 969 тыс. человек, из-за более высокого спроса на ИИ-специалистов после пандемии.

Спрос на ИИ-кадры во всем мире подтверждает и опрос LinkedIn Emerging Jobs Report 2020, где позиции в области искусственного интеллекта ставились на первое место в списке самых многообещающих вакансий в 2020 году.

Об общемировом тренде высокого спроса на ИИ-специалистов говорят и эксперты. По словам Ксении Чабаненко, автора YouTube-канала «Технари Кремниевой долины», экс вице-президента по коммуникациям VK Group (ранее — Mail.ru Group), это связано с расширением сфер применения технологии, а также тем, что ее стали применять не только ИТ-гиганты, но и стартапы.

По разным оценкам количество ИИ-специалистов в мире растет на 50-70% ежегодно и тем не менее их по-прежнему остро не хватает. В 2021 Coursera включила специалистов в Machine Learning в топ-7 самых востребованных навыков в ИT-индустрии. 

Кстати, острая востребованность в ИИ-кадрах была довольно предсказуема. ИИ уже не новый технотренд: около 7-8 лет назад, когда я переехала в Кремниевую долину, было очень интересно управлять масштабными событиями ведущих мировых венчурных фондов в самых разных сферах, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Разумеется, не все такие стартапы преуспели. Но профессионалы в ИИ и ML (Machine Learning), безусловно, будут востребованы еще долгие десятилетия.

Ксения Чабаненко

автор YouTube-канала «Технари Кремниевой долины», экс вице-президент по коммуникациям VK Group

Леонид Жуков из Института Искусственного Интеллекта AIRI отмечает, что в первую очередь не хватает ML-специалистов, а также тех, кто занимается созданием новых алгоритмов и моделей.

Специалистов в области ИИ можно условно разделить на три категории. В центре индустрии находятся Data Scientists, которых на рынке достаточно много. Их главный «скилл» — умение быстро прототипировать, они берут алгоритмы или данные и строят из них модели. Вторая группа — ML-инженеры, которые невероятно нужны в производстве и которых сейчас сложно найти. Они могут взять алгоритм, масштабировать его и заставить работать в реальном мире. Третья категория — ML/AI-Scientists, ученые, которые придумывают новые алгоритмы и модели. Как правило, они обладают серьезным бэкграундом в других научных дисциплинах: медицина, физика, химия, биология.

Леонид Жуков

генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI

О высоком спросе в России на специалистов всего направления «Информационные технологии, интернет, телеком» говорится в отчетах рекрутинговой компании HeadHunter. Так, в августе 2021 года число вакансий в этом сегменте выросло на 26% по сравнению с февралем этого же года, активность соискателей — всего на 5%. При этом, например, число активных вакансий в месяц «Аналитик данных / Data Analytics» в стране с января 2020 года по июль 2021 года увеличилось более чем в 2,5 раза. Сейчас, по состоянию на середину ноября, в России требуется 3290 Data Analyst, из них в Москве — 2058, 1588 ML-специалистов, из которых в столице — 1012; 717 Data Scientist, в Москве — 471 и т.д.

То, что на Москву приходится больше половины (65%) вакансий специалистов в сфере анализа данных и ровно половина вакансий специалистов в области машинного обучения и др., отмечали ранее аналитики HeadHunter совместно с Академией больших данных MADE (VK Group). По их подсчетам, в 2019 году в целом по России вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, а в области машинного обучения – в 7,2 раза, чем в 2015 году, и в 1,4 раза и в 1,3 раза больше соответственно по отношению к предыдущему году.

Источник: VK Group, 2020 год.

В ДИТ Москвы, на основе открытых данных рекрутинговых сайтов и других источников на февраль текущего года, подсчитали, что в 10% вакансий для программистов в столице востребованы навыки в сфере ИИ и машинного обучения.

Почти все сильные разработчики – в Москве, думаю, потому что московские вузы первыми начали внедрять курсы по направлению ИИ, и крупные корпорации, создавшие отделы по ИИ, тоже все расположены здесь. 

Станислав Ашманов

генеральный директор компаний «Лаборатория Наносемантика» и «Нейросети Ашманова»

Причины дефицита

Несмотря на то, что в России выпускается около 50 тыс. человек в год по специальностям, имеющим отношение к ИИ, в стране продолжает сохраняться постоянный кадровый дефицит на рынке труда, который оценивается экспертами МФТИ в 5 тыс. человек. Они отмечают, что «ключевые задачи в ИИ могут выполнять только те выпускники, которые получили непосредственные навыки, связанные с ML. В первую очередь это выпускники университетов МФТИ, МГУ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, «Сколтеха» и ИТМО». Топ-6 вузов выпускают около 2 тыс. человек в год, а в прошлом году они подготовили около 3,5 тыс. бакалавров и магистров, говорят эксперты МФТИ. Например, по словам заместителя заведующего кафедры машинного обучения МФТИ Радослава Нейчева, с базовых кафедр вуза, связанных непосредственно с ИИ, выпускается порядка 70 человек в год, всего же около 200 человек с «фундаментальными знаниями и с достаточно серьезным знанием ML и DS (Data Scientist)».

Пока для восполнения дефицита этого недостаточно, тем не менее в НИУ ВШЭ отмечают рост спроса среди абитуриентов на профильные программы подготовки.

Дефицит ИИ-специалистов на рынке опрошенные ICT.Moscow участники рынка и эксперты связывают в первую очередь с быстрым развитием технологии.

Нехватка ИИ-кадров, безусловно, существует в России. Связано это со следующими аспектами: еще до пандемии в стране началось масштабное развитие и внедрение цифровых технологий, которое привело к созданию большого спроса ИТ-специалистов в целом. В 2019 году рынок труда получил еще один большой импульс — после утверждения национальной стратегии по ИИ — который сподвигнул к широкому распространению технологий повсеместно, в том числе в госсекторе. Началась конкуренция за таланты между стартапами, крупными компаниями и госсектором. Ложку дегтя в этой конкуренции добавила пандемия. 

Ани Асланян

основатель телеграм-канала «Все о блокчейн, мозге, цифровой экономике»

Между тем, конкуренция между российскими компаниями за ИИ-кадры растет с каждым годом, она затрагивает компании разного уровня — от ИТ-гигантов до небольших стартапов. И такая ситуация складывается не только в России: за рубежом, по данным Deloitte, компании разной величины и отраслей в период пандемии COVID-19 стремились заполучить лучшие кадры.

Небольшие компании, а также отраслевые эксперты, в свою очередь, уточняют, что неоправданно высокий кадровый спрос формируют именно ИТ-гиганты.

Есть крупные российские ИT-компании, которые буквально пылесосят ИИ-специалистов, — они запросто перебивают любой оффер и предлагают финансовые условия, которые не может обеспечить стартап.[...] Рынок настолько переполнен предложениями, что нам тяжело обратить внимание кандидата на свою компанию.

Анастасия Гаськова

менеджер по работе с персоналом Botkin.AI

Речь прежде всего идет о внедрении технологий ИИ крупными корпорациями, такими как Сбербанк, Яндекс, VK Group и другие. «Крупные компании типа Сбербанка переманивают сотрудников на оклады в два раза выше средних по рынку», — отмечает Станислав Ашманов, генеральный директор компаний «Лаборатория Наносемантика» и «Нейросети Ашманова». Подобное поведение крупных корпораций на рынке труда и «перегретость по зарплатам ведет к очень высокому финансовому порогу для более меньших компаний и, в особенности, стартапов», — соглашается Аркадий Сандлер, эксперт по внедрению инноваций на базе ИИ.

Однако осложняет ситуацию на рынке привлекательность международных предложений по работе для ИИ-специалистов.

Квалифицированных специалистов с достойным опытом работы мало, их активно «хантят» зарубеж. Работники, обладающие достаточной компетенцией и знающие язык, скорее всего выберут в качестве работодателя западную компанию, ведь там предложат зарплату выше. 

Анастасия Гаськова

менеджер по работе с персоналом Botkin.AI

При этом эксперт уточняет, что предпосылок для изменения ситуации на рынке пока нет и «непонятно, когда область придет к планомерному замедлению».

Еще одна немаловажная причина нехватки кадров на рынке связана с недостаточным уровнем их подготовки. Это несмотря на то, что, по данным Coursera, Россия в 2021 году занимает 9-е место среди европейских стран по уровню компетенций в сфере технологий и четвертое место в категории «Data Science» в рейтинге Global Skills Index. Год назад Россия и вовсе была первой в этих двух категориях.

Источник: Coursera, 2021 год.

Компании во многих отраслях начали понимать возможности технологий ИИ, возникает потребность и в кадрах, но высококвалифицированного специалиста в ИИ быстро подготовить невозможно. Я убежден, что для подготовки профессионалов в этой области требуются серьезные математические компетенции и знания в области разработки ПО. Получение таких знаний обычно занимает несколько лет. Кроме того, ИИ-технологии развиваются очень быстро, и требуется постоянно повышать квалификацию.

Рамиль Кулеев

руководитель Института искусственного интеллекта Университета Иннополис

Однако в российских университетах в целом устарелые программы обучения по ИИ, которые во многом не успевают за развитием технологии, отмечает главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ Игорь Пивоваров. По его словам, «для изменения ситуации нужно, чтобы университеты могли сами оперативно менять программы обучения». В свою очередь, в МТС обращают внимание на то, что «образование никогда не может идти строго в ногу с последними тенденциями». Для подготовки специалистов того уровня знаний и навыков, которые необходимы компаниям, требуется прямое участие бизнеса.

Пример подобной синергии приводит компания Just AI, которая запустила академическую программу для вузов, образовательных курсов, корпоративных университетов, научных и исследовательских организаций. Компания предоставляет доступ к своим продуктам и технологиям, предназначенным для создания разговорных ИИ-решений различной сложности — чат-ботов, голосовых ассистентов и навыков для умных устройств.

«Хороший» кандидат

По данным образовательной платформы Skillbox, среднемесячный спрос на курс по погружению в профессию Data Scientist в 2021 году превысил аналогичный показатель прошлого года на 44%. Вместе с тем, чтобы стать специалистом в сфере искусственного интеллекта недостаточно пройти онлайн-курсы, они не могут заменить классического образования, практически в один голос говорят участники рынка.

Когда мы говорим о хорошем специалисте, то подразумеваем, что у него есть прикладное высшее образование, математические знания. Сейчас многие считают, что достаточно пройти курсы на популярной платформе и сразу претендовать на позицию специалиста уровня Middle. В этой сфере так не работает, здесь довольно высокий порог входа. И чтобы получить достойную позицию, нужно минимум пять лет активно и плодотворно работать как с точки зрения изучения технологических стеков, так и с точки зрения научной деятельности.

На рынке не хватает специалистов, связанных с Deep Learning и Machine Learning. Хотелось бы видеть людей, которые получили профильное высшее образование, потом планомерно развивались в научной сфере. Таких кандидатов мало, процентов 10 от общего числа. Поэтому нам, например, проще взять начинающего специалиста сразу после университета, который досконально знает фундаментальные вещи, и его уже обучить.

Анастасия Гаськова

менеджер по работе с персоналом Botkin.AI

Более того, онлайн-курсы не дают полного представления о Soft skills и в частности, навыках командной работы.

В среднем, уходит до трех месяцев, чтобы закрыть вакансию дата-сайентиста, инженера по машинному зрению или по анализу данных. Это новые профессии, по которым пока нет классического образования. Сейчас мы сталкиваемся со специалистами, которые закончили онлайн-курсы по этим профессиям, но не имеют критически важного опыта работы в реальных проектах. И речь не только о понимании, как работают нейросети, принципы машинного обучения, но и о работе в команде и опыте взаимодействия с заказчиками. 

Алексей Соколов

генеральный директор RDL by red_mad_robot

В свою очередь руководитель Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев обращает внимание на то, что отечественным ИИ-специалистам, в отличие от зарубежных, в целом не хватает понимания бизнес-потребностей заказчика. С ним соглашается и эксперт по внедрению инноваций на базе ИИ Аркадий Сандлер.

Можно отметить значительный недостаток навыков в области проектной и совместной деятельности. В системе раннего образования не хватает развития культуры совместной продуктивной работы с одной стороны, достаточно высокая агрессивность в коммуникациях с другой. И то и другое приводит к значительным затратам на организацию созидательной деятельности. 

Аркадий Сандлер

эксперт по внедрению инноваций на базе ИИ

К числу ключевых требований, которые необходимы ИИ-специалистам, компания Just AI относит также знание языков программирования Kotlin и JavaScript для работы на платформе для создания чат-ботов, «по направлению ML необходимо знание Python и специфичных библиотек для исследований и обучения моделей». В EORA обращают внимание на умение постановки правильных гипотез и знание классических алгоритмов, в Botkin.AI — на аналитический склад ума.

Поиск кадров

Подбор ИИ-специалистов в среднем занимает около трех месяцев, но может и затянуться и до полугода, делятся участники рынка. Показатель зависит от числа вакансий, которые необходимо закрыть, и от использования доступных каналов поиска. В первую очередь, компании задействуют рекрутинговые площадки типа HeadHunter, LinkedIn, «Хабр Карьера», профильные каналы в Telegram и нетворкинг. Также применяются и другие методы.

Мы преподаем машинное обучение в Иннополисе (AI Community Innopolois), а также на популярных курсах. Кроме этого, мы пишем статьи на «Хабр», участвуем в Kaggle-соревнованиях и хакатонах. 

Роман Доронин

CEO и Founder компании EORA

Об эффективности хакатонов и стажировок говорят и в Just AI.

Обращаем внимание на успешные спецпроекты для найма, например, хакатоны и игровые механики. У нас успешно работает «песочница» для начинающих лингвистов-разработчиков, которые проходят трехмесячную оплачиваемую стажировку с возможностью дальнейшего трудоустройства. 

Татьяна Романова

HR-директор Just AI

При подборе кадров компании, как правило, принципиальной разницы в навыках кандидатов из Москвы и регионов не наблюдают и отдают им равное предпочтение, особенно после пандемии. Однако, по словам Анастасии Гаськовой из Botkin.AI, по Hard skills в Центральной России больше опытных специалистов, но они не так мотивированы, «если брать регионы, тут тоже очень много интересных ребят с точки зрения образовательной базы».

Вместе с тем, кандидатов-иностранцев нанимают далеко не все российские компании. Во многом это связано с более высоким уровнем зарплат, которые предлагают на зарубежном рынке. По словам Алексея Соколова из red_mad_robot, «с учетом курса валют сотрудничать с зарубежными специалистами нецелесообразно». В частности, по этой причине не нанимают иностранных специалистов в Botkin.AI и в «Лаборатория Наносемантика».

Зарубежных специалистов не нанимаем, потому что в РФ дешевле, плюс лучшая в мире математическая и программистская школа. В СНГ практически нет специалистов по ML/ИИ, кроме Белоруссии, но Белоруссия работает в основном на ЕС и США, поэтому сложно найти оттуда специалистов на приемлемые оклады.

Станислав Ашманов

генеральный директор компаний «Лаборатория Наносемантика» и «Нейросети Ашманова»

В EORA, наоборот, иностранные специалисты работают, и этот факт компания связывает с выходом группы на зарубежные рынки. В офисах Just AI в Лондоне и Шанхае трудятся местные специалисты.

Между тем российские специалисты «довольно высоко» ценятся и в Кремниевой долине и варианты для квалифицированных кадров там всегда есть, отмечает Ксения Чабаненко, автор YouTube-канала «Технари Кремниевой долины», экс вице-президент по коммуникациям VK Group. При этом ключевое отличие компаний во всем мире кроется в применяемых технологиях и новизне разработок.

В профессиональном смысле в технологической отрасли важно, не какая страна происхождения у компании-работодателя, а какого уровня технологии (и науку) она использует. Является ли то, что вам придется делать, передовым с технологической точки зрения в мире, будет ли у вас возможность учиться у классных профессионалов. Ведущие технологии есть и у российских и у европейских компаний. А есть американские компании, которые используют устаревшие технологии. Другое дело, что технологические стартапы, получающие большие инвестиции и вариацию вроде партнерства с техгигантами в Кремниевой долине, чаще занимаются передовыми разработками. Хотя это правило, из которого тоже бывают исключения.

Ксения Чабаненко

автор YouTube-канала «Технари Кремниевой долины», экс вице-президент по коммуникациям VK Group