В ленте часто встречаются заголовки о сокращении найма инженеров, однако рынок труда постепенно восстанавливается после 2023 года. Несмотря на опасения, связанные с развитием GenAI

GenAI - Generative Artificial Intelligence, генеративный искусственный интеллект

, количество вакансий выросло на 40%, хотя и не достигло пиковых значений 2021 года, когда бум онлайн-сервисов был вызван пандемией. Что важно знать: В 2025 году сложнее всего будет начинающим специалистам (джунам). Senior разработчики, напротив, становятся еще более ценными и востребованными. Компании повышают требования к знанию алгоритмов и системному дизайну. Наблюдается рост спроса на специалистов в области AI, в то время как во фронтенде, бэкенде и мобильной разработке количество вакансий сокращается. Даунлевелинг (предложение более низкой должности) становится все более распространенным явлением, а процесс team matching (подбор команды) служит дополнительным препятствием для получения оффера. Рассмотрим ситуацию подробнее:

>Рынок восстанавливается, но делает это осторожно. Количество вакансий увеличилось примерно на 40% по сравнению с минимальными значениями 2023 года, однако эти показатели все еще значительно ниже пиковых уровней 2021-2022 годов. >В приоритете остаются специализации, связанные с AI (инфраструктура, ML-операции, generative AI). В «базовых» направлениях (frontend, backend, мобильная разработка) возможностей становится меньше, и акцент смещается в сторону full-stack разработки. >Уровень опыта играет важную роль: начинающие специалисты (0-2 года) сталкиваются с более жесткими программами найма и меньшим количеством предложений. Специалистам среднего уровня (2-4 года) приходится проходить больше этапов собеседований, чтобы получить предложение. Senior и staff-инженеры в востребованных областях (AI, инфраструктура, безопасность) получают конкурентные предложения. Руководители (EM) должны соответствовать высоким требованиям к технической экспертизе. >Собеседования остаются классическими (DSA и системный дизайн), но сложность задач повышается, а требования к коду и глубине ответов становятся более строгими. Компаниям проще отклонять кандидатов, допускающих даже незначительные ошибки. >Даунлевелинг - распространенный сценарий, особенно при переходе со staff-уровня на senior. Часто предлагают позицию на уровень ниже с целью снижения компенсации. >Team matching (подбор команды) служит дополнительным фильтром, из-за чего многие кандидаты оказываются в подвешенном состоянии на несколько месяцев, упуская другие предложения и теряя позиции на переговорах. >В стартапах и средних компаниях больше практических заданий и гибкости, и некоторые из них разрешают использовать AI-инструменты. В крупных компаниях (FAANG) изменения пока незначительны: традиционные алгоритмы и системный дизайн по-прежнему остаются в основе. >Разные уровни опыта требуют разного подхода к подготовке. Начинающим специалистам важно уделить особое внимание прокачке алгоритмов. Специалистам среднего уровня необходимо сбалансировать DSA, системный дизайн и поведенческие вопросы. Senior специалистам следует половину времени уделить системному дизайну, не забывая о лидерских кейсах. Staff+ специалистам следует готовиться к архитектурным и лидерским вопросам, не забывая о базовой проверке кода.

Методология: Использовались данные TrueUp.io о динамике вакансий и статистика платформы Hello Interview, где фиксируются «mock interviews» и реальные интервью у десятков тысяч кандидатов. Дополнительно проведены личные беседы с нанимающими менеджерами, действующими и бывшими инженерами крупных компаний (Google, Meta, Amazon), чтобы отследить изменение требований и подходов к собеседованиям. Позитивные моменты: Крупные компании по-прежнему активно нанимают специалистов в области AI, и общее количество вакансий остается высоким. Подготовка к собеседованиям приносит свои плоды, так как общие правила прохождения известны и понятны всем. Поэтому не стоит паниковать – учите матчасть! Сейчас самое подходящее время, чтобы стать тем, кто использует ИИ как усилитель, а не как угрозу. Важно быть готовыми к переменам, учиться новому и использовать ИИ для достижения большего в своей деятельности. Крупные технологические компании, такие как Shopify, Salesforce и Klarna, активно применяют ИИ для оптимизации и сокращения расходов на найм. Это может означать окончание эпохи перегретого рынка труда. Однако, одновременно открываются новые возможности для тех, кто готов внедрять ИИ в бизнес. В 2024 году корпорации сократили число IT-вакансий на 15-18% из-за отката перегретого рынка. ИИ научился выполнять работу junior-специалистов лучше людей, автоматизируя задачи в коде, маркетинге, копирайтинге и аналитике. Если ранее для входа в профессию требовалось 1-2 кейса, то теперь джунов заменяет GPT

GPT - Generative Pre-trained Transformer, генеративная предварительно обученная языковая модель

, и порог входа становится выше. Технологический разрыв возникает из-за разной скорости обновления учебных программ и появления новых AI-инструментов. ИИ быстрее, но не умнее, и пока не затрагивает бизнес-контекст, ресерч, критическое мышление, сбор опыта, коммуникацию и ownership. Вывод: необходимо либо глубоко разбираться в сложных технологиях, либо научиться создавать востребованные продукты. Пока AI не пишет первым, можно быть спокойными, но не кодерам.) Недавно Том Бломфилд, известный предприниматель и экс-разработчик, сравнил программистов с фермерами, которые обрабатывали поля вручную, пока не пришли комбайны. Это вызвало бурную реакцию: одни возмутились, другие задумались. Исследование среди стартапов Y Combinator показывает: - Полгода назад почти никто не использовал AI для написания кода. - Сейчас уже 25–50% компаний используют AI для основной части кода. Что это значит для программистов? - Через 5–10 лет текущие позиции software-инженеров кардинально изменятся или вовсе исчезнут. - Появятся новые роли: люди, которые умеют управлять AI-инструментами, станут наиболее ценными. AI изменит не только IT, но и другие отрасли знаний (юристы, врачи, бухгалтеры). Любая профессия, которая не будет адаптироваться к новым технологиям, столкнётся с риском исчезновения. Что делать прямо сейчас? - Осваивать AI-инструменты. - Учиться быстро видеть и решать человеческие проблемы. - Понимать людей и их реальные потребности. Вчера я прочитал, возможно, самый важный текст о будущем разработки в 2025 году. Автор - Стив Йегге (экс-Google, Amazon). Его статья Revenge of the Junior Developer — не просто памфлет, а по сути манифест: жёсткий, умный и пугающе точный. В своей статье Йегге описывает 6 волн AI-программирования:

1. Ручной код (до 2022)
2. Автодополнение – Copilot-style (2023)
3. Чат-кодинг – диалог с LLM (2024)
4. Агенты – ты ставишь задачу, ИИ сам пишет, тестит, деплоит (первое полугодие 2025)
5. Кластеры агентов – десятки агентов работают параллельно (второе полугодие 2025)
6. Флотилии агентов – супервизоры управляют сотнями агентов (2026)

Vibe coding — это не стиль, а мышление: Ты задаёшь намерение — ИИ реализует. Всё, что не ручной код - уже vibe. Самое парадоксальное: Junior-разработчики адаптируются к ИИ быстрее, чем сеньоры. У них нет привязанности к “старым добрым инструментам”, они быстрее учат, экспериментируют, пробуют и они уже продуктивнее, просто потому что не сопротивляются изменениям. Компании не ищут 10x-разработчиков. Они ищут тех, кто способен кратно умножить свою продуктивность через ИИ, и это радикально изменит рынок разработчиков в ближайшем будущем. AI-агент для кодинга стоит примерно $10–12 в час. Один разработчик может управлять 5–10 одновременно. Это примерно $100k/год на одного разработчика, но и отдача как от команды. Компании уже увольняют “лишних” инженеров, чтобы освободить бюджет… для токенов и облаков. К концу 2025 разработчики ставят задачи ИИ, контролируют панели мониторинга, валидируют результат, следят за потоком задач. Разработка превращается в управление процессом, а не в набор символов. ИИ не обязан быть лучше тебя. Это ты должен стать лучше с ним. Прекрати ждать, пока “всё устаканится”. Перестань “поигрывать”. Погружайся. Учись. Экспериментируй. Либо меняешься ты, либо меняют тебя.