Компания SignalFire представила обзор последних тенденций на рынке технологических кадров. Документ основан на данных аналитической платформы Beacon AI, которая отслеживает более 650 млн специалистов и 80 млн компаний по всему миру. Анализ охватывает крупные технологические компании, стартапы и ведущие мировые ИИ-лаборатории.

Ключевые выводы:

• в 2025 году появляются новые роли, связанные с управлением и взаимодействием с ИИ, — руководитель управления ИИ (AI Governance Lead) и инженер агентного ИИ (Agentic AI Engineer). Эти профессии отражают необходимость как в регулировании, так и в инженерии ИИ-систем с высокой автономностью;
• инженеры широкого профиля становятся особенно ценными. С появлением инструментов вроде Copilot, Replit и Cursor начала цениться не глубина, а широта знаний. Компании все чаще ищут гибких специалистов, которые могут быстро адаптироваться и эффективно использовать ИИ-инструменты;
• найм начинающих специалистов упал более чем на 50% по сравнению с допандемийным уровнем. В Big Tech только 7% новых сотрудников — это выпускники вузов, а в стартапах — менее 6%. Даже лучшие выпускники компьютерных факультетов сталкиваются с отказами из-за нехватки опыта;
• рынок требует доказанной продуктивности — «потенциал» больше не в цене. Компании публикуют вакансии для Junior-уровня, но нанимают на них опытных сотрудников. Это создает ситуацию, когда для получения работы требуется опыт, а чтобы его получить — нужна работа;
• автоматизация вытесняет рутинные задачи, а вместе с ними — начальные позиции. Стартапы стали на 20% меньше по численности с 2020 года, а найм фокусируется на более продвинутых технических ролях. Особенно сильно снижается спрос на непрофильные функции — рекрутинг, продажи, продукт;
• то, что сейчас наблюдается на рынке, — это не просто спад, это полная перезагрузка подходов. Компании не нанимают меньше — они нанимают по-другому, с упором на опыт, гибкость, ИИ-навыки и локальную близость к ключевым офисам;
• как отмечают авторы документа, новые выпускники должны строить карьеру через Open Source, фриланс и практические проекты. Знание того, как исправлять ошибки ИИ, а не только использовать его, становится новым профессиональным преимуществом.