惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

L
LangChain Blog
博客园 - 聂微东
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
The Cloudflare Blog
博客园 - 叶小钗
博客园 - 【当耐特】
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Cyberwarzone
Cyberwarzone
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
N
News | PayPal Newsroom
IT之家
IT之家
GbyAI
GbyAI
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
G
GRAHAM CLULEY
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
V
Visual Studio Blog
Help Net Security
Help Net Security
博客园 - Franky
T
Threat Research - Cisco Blogs
M
MIT News - Artificial intelligence
WordPress大学
WordPress大学
L
LINUX DO - 最新话题
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Cloudbric
Cloudbric
Vercel News
Vercel News
Y
Y Combinator Blog
T
Troy Hunt's Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Webroot Blog
Webroot Blog
C
Cisco Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
A
Arctic Wolf
V2EX - 技术
V2EX - 技术
V
Vulnerabilities – Threatpost
I
InfoQ
人人都是产品经理
人人都是产品经理
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Forbes - Security
Forbes - Security
AI
AI
B
Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
F
Fortinet All Blogs
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
K
Kaspersky official blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как найти работу в ИИ: самый быстрый гайд для новичков и профи от SpeShu.AI
SpeShu (ЦНИС · 2026-04-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели695

В первом квартале 2026 года российские работодатели разместили больше 16,5 тыс. вакансий, где требовались навыки работы с ИИ или готовность осваивать нейросети. Это в 2,7 раза больше, чем годом ранее. 

При этом на рынке диджитал- и IT-профессий наблюдается кризис. Вакансии набирают по 100-200 откликов, но ни один кандидат не получает должность. Давайте разберёмся, какие способы найти работу остались. В конце — самый лучший из способов.

Рынок, который не радует специалистов по ИИ

Начнём с того, что нельзя игнорировать. hh.ru регулярно публикует аналитику по IT-рынку — там есть так называемый hh.индекс, который показывает соотношение резюме к вакансиям. До 4 — дефицит кандидатов, 4–8 — норма, выше 8 — уже работодатель выбирает, а не соискатель.

В III квартале 2025 года индекс по IT-направлению достиг 16,1 — вдвое выше, чем год назад. А сейчас значение выросло до 18.

Для понимания: ещё в 2023-м рынок кандидата был нормой, а сейчас исключение.

Количество вакансий при этом просело примерно на треть по сравнению с тем же периодом 2024 года. Крупные работодатели заморозили или сократили найм. Не потому что им не нужны люди, а потому что высокая ключевая ставка заставила бизнес осторожнее считать расходы.

При всём этом зарплаты в ИИ-направлениях держатся.

По данным «Хабр Карьеры», медианная зарплата ML-разработчика — около 227 000 рублей. Data Engineer получает в среднем 255 000 рублей (от 160 000 у мидлов до 350 000 у сеньоров). Data Scientist — 200–230 000 рублей в месяц в зависимости от методологии подсчёта. Специалисты по LLM и RAG-системам в Москве уже работают с вилками 450 000–650 000 рублей: таких людей мало, а спрос корпораций на «умные» внутренние системы только растёт.

Сравнение с Западом добавляет контекста: в США ML Engineer у OpenAI или Google DeepMind стартует от $300 000 total compensation в год. Российский рынок по номиналу несопоставим, но при учёте покупательной способности и стоимости жизни разрыв менее катастрофичен, чем кажется на первый взгляд.

Не самая радостная новость: рынок перешёл от фазы «возьмём всех» к фазе «нам нужны конкретные люди с конкретными навыками». Джунов почти не берут — крупный бизнес инвестирует в готовых мидлов и сеньоров. Доля активно ищущих работу ИТ-специалистов за первое полугодие 2025 выросла в 3,5 раза: люди выходят на рынок, конкуренция растёт.

Хорошая новость: специалисты по ИИ — особенно те, кто умеет работать с языковыми моделями, строить агентные системы и внедрять ML в реальные бизнес-процессы — по-прежнему в дефиците. Просто найти работу теперь сложнее. А значит, важно, как именно вы это делаете.

Способы поиска работы для специалистов по ИИ

Классические джоб-борды — hh.ru, Хабр Карьера, getmatch

Самый очевидный путь. Работает, но медленнее, чем три года назад. На одну вакансию — в среднем 16 резюме только по IT-направлению. Ваше резюме попадает в стек, который никто не успеет прочитать полностью.

Поэтому компании автоматизируют скрининг. По данным за 2025–2026 год, 68% компаний, внедривших ИИ в рекрутинг, в первые полгода получили падение качества найма. Но это их проблема — ваша проблема другая: алгоритм читает резюме раньше человека. И если ваши формулировки не совпадают с ключевыми словами в описании вакансии, отклик просто не дойдёт до рекрутера.

ATS-системы (applicant tracking systems) ранжируют резюме по совпадению терминов. «Работал с большими языковыми моделями» и «опыт внедрения LLM в продакшен» — это не одно и то же с точки зрения алгоритма. При этом 79% кандидатов негативно относятся к полностью автоматизированным процессам. Но выбирать не приходится.

Рекрутинговые агентства

Агентства берут процент от зарплаты — обычно 1–3 месячных оклада. При медиане ML-инженера в 227 000 рублей комиссия агентства составит 227 000–680 000 рублей. Это деньги, которые компания заплатит посреднику, а не вам (хотя напрямую вашу зарплату не режут — режут бюджет найма).

Нетворкинг и телеграм-каналы

Работает лучше остального, но требует времени, которого часто нет. Большинство закрытых позиций в ИИ-сфере никогда не попадают на hh.ru: их закрывают через рекомендации или напрямую через профессиональные сети.

Проблема: нетворкинг — это не поход на конференцию раз в полгода. Это регулярное производство контента, публичных выступлений, участия в обсуждениях.

Фриланс-платформы

Российский фриланс в сфере ИИ растёт — задачи по разметке данных, fine-tuning моделей, интеграции API, прототипированию агентов. Но большинство платформ работают по принципу аукциона: побеждает тот, кто назначил меньшую цену или у кого выше рейтинг. Войти новичку сложно, а демпинговать — значит обесценивать свой труд.

Как упростить трудоустройство специалисту по ИИ

Всё, что описано выше, объединяет одна механика: специалист идёт к работодателю. Рассылает резюме, ждёт ответа, проходит через ATS-фильтр, звонит рекрутеру, которого тоже заменили на бота. 

Есть и другая логика: не вы ищете компанию, а компании находят вас.

Именно так устроен раздел AI-Профи на платформе SpeShu.AI. Вы создаёте профиль специалиста — указываете стек, направление, опыт, формат работы, — и вашу кандидатуру видят сотни компаний, которые приходят на платформу с конкретными задачами. Не HR-менеджер с пятнадцатью открытыми позициями в голове, а человек, которому прямо сейчас нужен кто-то с вашим профилем.

Это не джоб-борд, где вы один из шестнадцати откликнувшихся. Это витрина, где компании сами инициируют контакт. Для российского рынка ИИ-специалистов такая механика особенно актуальна по нескольким причинам.

Первая причина: спрос на хороших специалистов по ML, LLM и Data Engineering никуда не делся — он просто стал более адресным. Компании не публикуют вакансии на hh.ru, потому что знают: из ста откликов девяносто пять не подойдут, а живой поиск отнимет месяц. Им удобнее прийти туда, где специалисты уже отфильтрованы по профилю.

Вторая причина: в ИИ-сфере репутация и портфолио решают не меньше резюме. Профиль на AI Профи — это не просто анкета с должностями и датами. Там можно показать реальные кейсы, описать, какие задачи вы умеете закрывать, и обозначить, с каким типом проектов хотите работать. Это убирает мусорные запросы и притягивает тех, кому действительно нужно то, что вы делаете.

Третья причина: платформа охватывает не только найм в штат. Значительная часть запросов от компаний — это проектная работа, консалтинг, разовые задачи. Рынок ИИ так устроен, что многим бизнесам нужен специалист на три месяца под конкретный пилот, а не сотрудник навсегда. Через AI-Профи вы попадаете и в этот пул запросов.

Зарегистрируйтесь и создайте профиль AI-Профи.