Финансовый сектор — один из крупнейших корпоративных заказчиков ИТ-найма в России. О том, кого активнее всего нанимают банки в 2026 году, РБК рассказали HRD Selecty Дарья Кудрявцева и старший менеджер по работе с клиентами Selecty Никита Липатов.
В первой половине 2026 года количество ИТ-вакансий в России, по сравнению с тем же периодом прошлого года, сократилось на 21%. Число резюме выросло на столько же. Зарплаты тоже прибавляют медленнее: за этот период медиана увеличилась на 4%, что ниже темпов инфляции — она составила около 6%.
Открытых вакансий для джуниоров и мидл-специалистов в популярных стеках стало меньше. При этом сохраняется спрос на сеньоров и специалистов с редкими компетенциями в кибербезопасности, машинном обучении, системной архитектуре и разработке высоконагруженных систем. Банку недостаточно увидеть в резюме упоминание нейросетей или участие в пилотном проекте — работодателю важно знать, какие задачи решал специалист, доводил ли решения до промышленной эксплуатации и как оценивал их результат.
Отсюда и главная боль найма. Cроки найма выросли: если в 2025 году опытный разработчик мог найти работу за две-четыре недели, то в 2026 году на это может уйти от месяца до полугода в зависимости от специальности. Пока банк проходит внутренние согласования, кандидат успевает получить другие предложения, а уже согласованный выход может сорваться из-за контроффера от нынешнего работодателя.
Кого еще нанимают
Разберем пять направлений. Все они сегодня требуют умения работать с искусственным интеллектом.
Кибербезопасность
Медианная зарплата:
ИИ переписал профиль угроз с обеих сторон. Атакующие используют модели для убедительного фишинга, синтеза голоса и лица, поиска уязвимостей. Защита отвечает поведенческой аналитикой и детекцией дипфейков. Кроме того, появилась новая поверхность атаки — сами модели, их данные и промпты. Отсюда спрос на AppSec-инженеров, специалистов по защите ML-контура, антифрод-экспертов, понимающих, как именно ломаются модели.
ИБ-направление режут в последнюю очередь: банки имеют обязательства и перед клиентами, и перед регулятором, и не могут ими пренебречь.
ML- и DS-разработчики
Медианная зарплата:
Направление растет рекордными для ИТ темпами. В то время как другие направления стабильны или растут на 3–4%, ML- и DS-разработчики выросли на 18% в грейде middle и на 9% в грейде senior за первый квартал этого года.
Скоринг, антифрод и персонализация давно живут в ИИ-моделях, и после волны пилотов пришел спрос на промышленную эксплуатацию. Обучить модель на исторических данных умеют многие. В дефиците те специалисты, которые умеют довести ее до реальных пользователей и отвечать за поведение под нагрузкой. Отдельная волна — инженеры, встраивающие языковые модели во внутренние процессы банка.
Системные и бизнес-аналитики
Медианная зарплата:
От аналитика по-прежнему ждут моделирования процессов и управления требованиями. Но рядом в том же описании — принципы работы ИИ-ассистентов, обработка естественного языка, проверка гипотез, метрики качества моделей, опыт участия в проектах с AI/ML.
Меняется и содержание роли. Аналитик формализует требования к сервисам, которые подсказывают сотруднику в реальном времени и тут же оценивают качество разговора с клиентом. Написать такие требования, не понимая, чем ошибка модели отличается от ошибки в коде, невозможно.
Руководители ИИ-внедрения
Самая молодая роль в списке и самая непонятная для рынка. Руководитель отвечает за бизнес-метрики, модель, отслеживает регуляторные требования и работу команды, отвечает за то, чтобы пилот дошел до эксплуатации.
Готовых кандидатов нет, их собирают из руководителей data-направлений и продактов с техническим бэкграундом. Зарплаты таких специалистов, особенно в крупных банках, легко могут превышать 1 млн руб. в месяц, а с учетом бонусов быть еще выше.
Бэкенд на Java и Go
Медианная зарплата:
Основной контур держится на этих двух языках, но задачи у них разные. Java закрывает учетные и кредитные системы, интеграционные слои — все, где много бизнес-логики и длинная история. Go уходит в платежи, шлюзы и антифрод, где важны задержка и предсказуемое потребление ресурсов.
Банк как супер-апп
Приложения крупных банков перешли к модели супер-аппов, не только приложений, где смотрят баланс. Внутри вшиты бронирование отелей и авиабилетов, маркетплейс и доставка, подписка с музыкой и кино, виртуальный оператор связи, телемедицина, инвестиции, оплата ЖКХ.
Собрать это в один продукт — отдельный класс задач. Модульная сборка приложения из мини-сервисов разных команд. Единый профиль клиента и сквозная авторизация. Общий платежный контур для банковских и небанковских покупок. Эксперименты на десятках витрин сразу. Антифрод, который смотрит не только на переводы, но и на заказы и бронирования.
Строчка «работал в экосистемном приложении» сама по себе ничего не доказывает, но банк проверяет, что человек делал, когда пять команд правили один экран. Кто владел контрактом между мини-сервисами, как расшивались релизные окна, чем закончился конфликт метрик. Если ответы релевантны, опыт такого специалиста стоит дорого.
Что будет дальше
Общее охлаждение найма продолжится, но разрыв между направлениями вырастет: кибербез и промышленный ML будут нанимать, когда остальные уже остановятся.
Опыт с ИИ перестанет быть строчкой «плюсом» и станет обязательной частью профиля — быстрее всего в ролях вокруг разработки: аналитике, продукте, поддержке.
С руководителями ИИ-внедрения наиболее вероятны два сценария. Либо роль оформится в грейдовых сетках как постоянная, либо останется проектной должностью под конкретное внедрение и через год-полтора растворится в продуктовом менеджменте. Проверить это можно будет только по изменению штатного расписания, а не по вакансиям.
Подробнее о том, какие требования бизнес предъявляет к специалистам и что ждет ИТ-рынок, читайте на РБК.
В первой половине 2026 года количество ИТ-вакансий в России, по сравнению с тем же периодом прошлого года, сократилось на 21%. Число резюме выросло на столько же. Зарплаты тоже прибавляют медленнее: за этот период медиана увеличилась на 4%, что ниже темпов инфляции — она составила около 6%.
Открытых вакансий для джуниоров и мидл-специалистов в популярных стеках стало меньше. При этом сохраняется спрос на сеньоров и специалистов с редкими компетенциями в кибербезопасности, машинном обучении, системной архитектуре и разработке высоконагруженных систем. Банку недостаточно увидеть в резюме упоминание нейросетей или участие в пилотном проекте — работодателю важно знать, какие задачи решал специалист, доводил ли решения до промышленной эксплуатации и как оценивал их результат.
Отсюда и главная боль найма. Cроки найма выросли: если в 2025 году опытный разработчик мог найти работу за две-четыре недели, то в 2026 году на это может уйти от месяца до полугода в зависимости от специальности. Пока банк проходит внутренние согласования, кандидат успевает получить другие предложения, а уже согласованный выход может сорваться из-за контроффера от нынешнего работодателя.
Кого еще нанимают
Разберем пять направлений. Все они сегодня требуют умения работать с искусственным интеллектом.
Кибербезопасность
Медианная зарплата:
- Middle — 230 тыс. руб.
- Senior — 400 тыс. руб.
- Lead — от 600 тыс. руб. и выше.
ИИ переписал профиль угроз с обеих сторон. Атакующие используют модели для убедительного фишинга, синтеза голоса и лица, поиска уязвимостей. Защита отвечает поведенческой аналитикой и детекцией дипфейков. Кроме того, появилась новая поверхность атаки — сами модели, их данные и промпты. Отсюда спрос на AppSec-инженеров, специалистов по защите ML-контура, антифрод-экспертов, понимающих, как именно ломаются модели.
ИБ-направление режут в последнюю очередь: банки имеют обязательства и перед клиентами, и перед регулятором, и не могут ими пренебречь.
ML- и DS-разработчики
Медианная зарплата:
- Middle — 347 тыс. руб.
- Senior — 446 тыс. руб.
- Lead — от 600 тыс. руб. и выше.
Направление растет рекордными для ИТ темпами. В то время как другие направления стабильны или растут на 3–4%, ML- и DS-разработчики выросли на 18% в грейде middle и на 9% в грейде senior за первый квартал этого года.
Скоринг, антифрод и персонализация давно живут в ИИ-моделях, и после волны пилотов пришел спрос на промышленную эксплуатацию. Обучить модель на исторических данных умеют многие. В дефиците те специалисты, которые умеют довести ее до реальных пользователей и отвечать за поведение под нагрузкой. Отдельная волна — инженеры, встраивающие языковые модели во внутренние процессы банка.
Системные и бизнес-аналитики
Медианная зарплата:
- Middle — 347 тыс. руб.
- Senior — 386 тыс. руб.
- Lead — от 500 тыс. руб. и выше.
От аналитика по-прежнему ждут моделирования процессов и управления требованиями. Но рядом в том же описании — принципы работы ИИ-ассистентов, обработка естественного языка, проверка гипотез, метрики качества моделей, опыт участия в проектах с AI/ML.
Меняется и содержание роли. Аналитик формализует требования к сервисам, которые подсказывают сотруднику в реальном времени и тут же оценивают качество разговора с клиентом. Написать такие требования, не понимая, чем ошибка модели отличается от ошибки в коде, невозможно.
Руководители ИИ-внедрения
Самая молодая роль в списке и самая непонятная для рынка. Руководитель отвечает за бизнес-метрики, модель, отслеживает регуляторные требования и работу команды, отвечает за то, чтобы пилот дошел до эксплуатации.
Готовых кандидатов нет, их собирают из руководителей data-направлений и продактов с техническим бэкграундом. Зарплаты таких специалистов, особенно в крупных банках, легко могут превышать 1 млн руб. в месяц, а с учетом бонусов быть еще выше.
Бэкенд на Java и Go
Медианная зарплата:
- Middle — 336 тыс. руб.
- Senior — 365 тыс. руб.
- Lead — от 450 тыс. руб. и выше.
Основной контур держится на этих двух языках, но задачи у них разные. Java закрывает учетные и кредитные системы, интеграционные слои — все, где много бизнес-логики и длинная история. Go уходит в платежи, шлюзы и антифрод, где важны задержка и предсказуемое потребление ресурсов.
Банк как супер-апп
Приложения крупных банков перешли к модели супер-аппов, не только приложений, где смотрят баланс. Внутри вшиты бронирование отелей и авиабилетов, маркетплейс и доставка, подписка с музыкой и кино, виртуальный оператор связи, телемедицина, инвестиции, оплата ЖКХ.
Собрать это в один продукт — отдельный класс задач. Модульная сборка приложения из мини-сервисов разных команд. Единый профиль клиента и сквозная авторизация. Общий платежный контур для банковских и небанковских покупок. Эксперименты на десятках витрин сразу. Антифрод, который смотрит не только на переводы, но и на заказы и бронирования.
Строчка «работал в экосистемном приложении» сама по себе ничего не доказывает, но банк проверяет, что человек делал, когда пять команд правили один экран. Кто владел контрактом между мини-сервисами, как расшивались релизные окна, чем закончился конфликт метрик. Если ответы релевантны, опыт такого специалиста стоит дорого.
Что будет дальше
Общее охлаждение найма продолжится, но разрыв между направлениями вырастет: кибербез и промышленный ML будут нанимать, когда остальные уже остановятся.
Опыт с ИИ перестанет быть строчкой «плюсом» и станет обязательной частью профиля — быстрее всего в ролях вокруг разработки: аналитике, продукте, поддержке.
С руководителями ИИ-внедрения наиболее вероятны два сценария. Либо роль оформится в грейдовых сетках как постоянная, либо останется проектной должностью под конкретное внедрение и через год-полтора растворится в продуктовом менеджменте. Проверить это можно будет только по изменению штатного расписания, а не по вакансиям.
Подробнее о том, какие требования бизнес предъявляет к специалистам и что ждет ИТ-рынок, читайте на РБК.