✅ Ситуация по IT-разработчикам: зарплаты, тренды и прогнозы.

Последнее время наблюдаю за рынком труда очень активно, вижу, как формируются интересные тренды, которые связаны с потерей доверия к кандидатам. Потребность в специалистах не упала, но рынок очень не любит джунов без подтвержденного опыта, взял за основу аналитический обзор от SuperJob за прошлый год, в целом мои наблюдения подтверждаются этими цифрами:

1️⃣ Средние зарплаты специалистов в районе 300 тыс. ₽ (напомню, что в нашем сообществе среднее 430-500 т.р.):

🔹 Java: 320 тыс. ₽ (+7%)
🔹 Python: 280 тыс. ₽ (+4%)
🔹 C++: 280 тыс. ₽ (+12%)

📌 Средний рост по IT: +11,9%.


2️⃣ Junior-ов берут неохотно

📉 Только 6% вакансий — для новичков.
💰 Зарплаты джунов почти не растут (а иногда падают).
🎯 Работодатели хотят опыт: 46% вакансий — для middle/senior (3–6 лет опыта).
🎯 Уровень доверия к кандидатам падает, больше доверяют проверенным источникам кадров (ВУЗы, нетворкинг и т.д.).

3️⃣ ИИ и ML — главный хайп

📈 Вакансий с машинным обучением стало в 3 раза больше.

💸 ЗП выше рынка:
- PHP + ML: 370 тыс. ₽ (+6%)
- Data Scientist + ML: 300 тыс. ₽ (+11%)

4️⃣ Удалёнка сокращается (здесь не учтена валютная удаленка, с ней было бы совсем всё плохо)

🏠 Доля remote-вакансий: 25–27% (в 2023 было 32–35%).
📍 Компании возвращаются к гибриду или офису.

5️⃣ Что будет дальше?

✔ Спрос на ИБ (+50%) и AI/ML-специалистов
✔ Конкуренция за senior-разработчиков
✔ Курсы без практики будут терять ценность
✔ Рекомендации и нетворкинг сильно повышают шансы на успех

💡 Вывод:в IT остаются высокие ЗП (причем есть куда расти), но работодатели стали разборчивее. Лучшие перспективы — у опытных кадров с подтверждением опыта (нетворкинг, свои проекты, рекомендации и т.д.). Основная проблема рынка — тотальное недоверие к новчикам после курсов.

🔗 Источник: https://www.superjob.ru/research/articles/114992/itogi-2024-goda-na-rynke-truda/

Бережливое отношение к тому что есть - это грамотное расходование текущих ресурсов, но кроме этого хочется сделать так, чтобы в будущем ресурсов становилось больше. Поэтому пара мыслей почему я много говорю про стратегии развития и инвестиции в себя.

Что есть что:

- ресурсы - это все что можно потратить для достижения результатов (движения к цели), к ресурсам в основном относятся деньги и время, но можно выделять и другие ресурсы, которые оценивать через личные метрики

- стратегия - это набор целей, принципов и идей, которые не определяют конкретный план действий, но определяют направление движения (условно говоря это то, что хочется получить, но не совсем понятно как).

Многие люди считают что не надо ничего делать для развития, просто пойти работать и все само получится. Здесь надо отметить, что на работе можно прокачать только те навыки, которые нужны для текущих задач, обычно вы усиливаете одни и те же вещи, не вкладывая ничего в смежные области, а карьерный рост в рамках вашей текущей должности сильно ограничен. Возникает вопрос, а что делать если рынок изменится так, что ваши текущие знания будут не нужны?

Ответ простой - нужно развиваться не только за счёт рабочих задач, но и за счёт своей стратегии развития (рабочие задачи это только часть стратегии). Для этого нужно ответить на вопрос "а чего я хочу добиться в жизни?".

Я придерживаюсь принципа 80/20 для распределения своих ресурсов: 80% уходит на текущие нужды, 20% на развитие. Со временем вложенные 20% помогают увеличивать текущие доходы, а значит ресурсы которые я могу потратить на развитие тоже растут.

Хочу привести несколько примеров из жизни, которые показывают как я реализовывал свои идеи:

- работа в архитектурном комитете, это был шаг направленный на то, чтобы отойти от задач которые я решал в моменте, на что-то новое, расширяющее мои возможности, в итоге оказалось одним из важнейших решений

- ведение своего ютуб канала, решение которое изначально было направлено на прокачку нетворкинга, а в итоге дало буст для многих направлений развития

- консультации - вариант дополнительного дохода, который со временем трансформировался в надёжный источник новых знаний (решая чужие проблемы я лучше понимаю рынок и углубляю свое понимание)

- участие в конференциях, общение с людьми из разных сфер, чтение книг и прохождение курсов - это те мелкие задачи, которые я постоянно решаю в рамках "инвестирования в себя" и которые дают возможность решать новые задачи и открывать дополнительные направления.

Все задачи вместе привели меня к семизначному доходу, что, в свою очередь, позволяет привлекать дополнительные ресурсы не тратя свое время.

Время и деньги

Что тратить на достижение целей свое время или деньги?

Это сложный выбор, когда я начинал карьеру, то больше тратил своего времени, так как денег не хватало, сейчас я понимаю, что время - это самый ценный ресурс, поэтому стараюсь делегировать все, что можно.

Делегирование - это основная цель на ближайшее время, этому тоже нужно учиться, и для этого приходится трансформировать свое сознание.

За долгие годы я привык делать все сам, поэтому трудно перестроить себя быстро. Но первые успехи уже есть.

Моя стратегия саморазвития на этом не заканчивается, у меня есть много идей, которые хочу реализовать и поэтому я продолжаю движение вперёд.
Я могу наблюдать альтернативный путь, если не ставить перед собой новые цели, не развиваться по карьере, и то что я вижу мне совсем не нравится.

Современные нейронные сети — плохой способ, чтобы понять, что такое интеллект, и отличный, чтобы понять, чем интеллект не является.

Это значит буквально следующее: большинство согласно с тем, что нейронки — это еще не настоящий интеллект, а значит, все, что они успешно решают, — это пример того, что можно решить сложной генерацией + фильтрацией.

Составление акронимов — это точно не очень-то интеллектуальная функция, но если её решать влоб, то количество генераций всех вариантов было бы огромно.

Именно способность отсекать тупиковые генерации в современных нейронных сетях называют "интеллектом", хотя по сути это лишь правильно расставленные веса, полученные из осмысленных выборок.

Попросил ИИ написать акронимное предложение для "Соер - сила", он мне выдал:

"Строгие ограничения естественно работают — современные инженеры любят архитектуру."

Как говорится "и в чем он неправ?"

Cursor CEO: Going Beyond Code, Superintelligent AI Agents, And Why Teste Still Matters (Рубрика #AI)

Посмотрел интересное интервью Michael Truell с Garry Tan. Они говорили про будущее разработки и это действительно интересно, ведь Майкл — соучредитель и генеральный директор Anysphere, компании, создавшей Cursor, один из самых быстрорастущих AI-инструментов для кодирования. А Гарри — президент и генеральный директор Y Combinator, известного стартап-акселератора. Это интервью было 11 июня и оно проходило во время Demo Day Y Combinator Summer 2025, где представляются новые компании из текущего набора Y Combinator. Ниже представлены ключевые идеи интервью в моей интерпретации

1. Революционное видение будущего программирования
Основная цель Cursor — изобрести новый тип программирования, где разработчики смогут просто описывать желаемый результат, а не писать сложный код. Майкл предвидит, что программисты будут становиться "дизайнерами логики", фокусируясь на высокоуровневом проектировании, а не на написании низкоуровневого кода. Интересно, что раньше часто говорили про языки программирования новых поколений, например, третьим поколением были стандартные C, C++, C#, Java и JavaScript, но люди говорили про четвертое поколение. Но оно особо не полетело:) А теперь новым поколением языков программирования похоже будет plain english/russian/whatever text (но лучше с правильными промптами). Интересно, что Майкл считает, что за следующие 5-10 лет произойдет значительное изменение в способах создания софта.

2. Текущее состояние AI в программировании
Наибольшие изменения уже заметны в небольших кодовых базах, где разработчики могут работать на более высоком уровне абстракции. В среднем разработчики используют AI для написания 40-50% кода в Cursor, но все еще требуется человеческий контроль и понимание. Майкл говорит о том, что vibe coding пишется без глубокого понимания и не рекомендуется для долгосрочных проектов (а для прототипов он отлично подходит)

3. Технические вызовы и ограничения
Ограниченный размер контекстного окна AI затрудняет работу с большими кодовыми базами, содержащими миллионы строк кода (что типично для больших компаний). Существующие модели испытывают трудности с непрерывным обучением и сохранением контекста организации и предыдущих решений. AI-модели пока не имеют четкого представления об эстетике, что требует участия человека-дизайнера.

4. История и эволюция Cursor
Команда основателей из MIT первоначально работала над AI для автоматизированного проектирования (CAD), но позже переключилась на программирование. GitHub Copilot и исследования OpenAI о масштабируемости моделей стали ключевыми источниками вдохновения для создания Cursor. Вместо создания расширения для условного VSCode команда решила разработать собственный редактор, что оказалось важным преимуществом.

5. Рост и успех компании
Anysphere достигла оценки в 9,9 миллиардов долларов после привлечения 900 миллионов долларов инвестиций. Компания достигла 100 миллионов долларов годового дохода всего за 20 месяцев после запуска, а затем выросла до 300 миллионов за два года и более 500 миллионов к середине 2025 года. Cursor используется в крупных технологических компаниях, включая OpenAI, Stripe, Spotify и других.

6. Будущее AI и программирования
Способность создавать программное обеспечение станет доступной гораздо большему числу людей. Появится больше специализированного программного обеспечения для конкретных отраслей благодаря снижению барьеров для разработки. Несмотря на автоматизацию, "чувство вкуса" останется незаменимым человеческим качеством — оно позволяет определить, что именно нужно создать и как это должно работать.

Если подводить итоги, то это действительно интересный взгялд на будущее программирование от гостя, который не просто его предсказывает, но и создает своими руками, так как Cursor стремится быть на переднем крае этой трансформации. По мнению Тралла, мы находимся в начале эпохи интеллекта, которая значительно расширит возможности создания для всех.

#AI #ML #Software #DevEx #Engineering #Development