Рынок ИТ стал спокойнее: компании осторожнее нанимают сотрудников и реже готовы заметно повышать зарплату только ради перехода специалиста. Но это касается не всех. Для ролей, где нужен редкий стек и опыт работы с промышленными системами, спрос по-прежнему превышает предложение.
MLOps: спрос вырос в два раза
Первое место в рейтинге занимает MLOps — направление на стыке машинного обучения, DevOps и работы с данными. По оценке Selecty, за последний год количество запросов на подбор таких специалистов выросло в 2−2,5 раза. Поиск подходящего кандидата может занимать до трех месяцев.
Работодателям уже недостаточно специалиста, который знает Python, облачные сервисы и мониторинг. От MLOps-инженеров ждут работы со всем жизненным циклом модели: от вывода в промышленную эксплуатацию до контроля качества, работы с большими языковыми моделями и безопасности инфраструктуры. Зарплата опытных специалистов достигает 400−500 тыс. рублей в месяц.
Кибербезопасность и DevOps остаются дефицитными
Высокий спрос сохраняется и на DevSecOps-инженеров и специалистов по информационной безопасности. По данным Selecty, вакансий в этом сегменте примерно в три раза больше, чем резюме. Особенно нужны специалисты, которые умеют встраивать безопасность непосредственно в разработку, работу с контейнерами, облаками и процессы развертывания систем.
Дефицит в DevOps при этом сместился в сторону специалистов уровня мидл и выше. Компании чаще ищут инженеров с дополнительными компетенциями — например, Python и навыками работы с данными. На сеньор- и лид-позициях зарплата может доходить до 550 тыс. рублей в месяц.
Маргарита Иванищева, руководитель группы подбора персонала Selecty:
MLOps: спрос вырос в два раза
Первое место в рейтинге занимает MLOps — направление на стыке машинного обучения, DevOps и работы с данными. По оценке Selecty, за последний год количество запросов на подбор таких специалистов выросло в 2−2,5 раза. Поиск подходящего кандидата может занимать до трех месяцев.
Работодателям уже недостаточно специалиста, который знает Python, облачные сервисы и мониторинг. От MLOps-инженеров ждут работы со всем жизненным циклом модели: от вывода в промышленную эксплуатацию до контроля качества, работы с большими языковыми моделями и безопасности инфраструктуры. Зарплата опытных специалистов достигает 400−500 тыс. рублей в месяц.
Кибербезопасность и DevOps остаются дефицитными
Высокий спрос сохраняется и на DevSecOps-инженеров и специалистов по информационной безопасности. По данным Selecty, вакансий в этом сегменте примерно в три раза больше, чем резюме. Особенно нужны специалисты, которые умеют встраивать безопасность непосредственно в разработку, работу с контейнерами, облаками и процессы развертывания систем.
Дефицит в DevOps при этом сместился в сторону специалистов уровня мидл и выше. Компании чаще ищут инженеров с дополнительными компетенциями — например, Python и навыками работы с данными. На сеньор- и лид-позициях зарплата может доходить до 550 тыс. рублей в месяц.
Маргарита Иванищева, руководитель группы подбора персонала Selecty:
«ИИ стал массовым бизнес-инструментом, а кадров на рынке не хватает».
В список дефицитных профессий также вошли ML- и ИИ-инженеры, Data Engineers и Data Scientists. За 2025 год количество запросов компаний на подбор специалистов по ML и ИИ выросло в два-три раза. В работе с данными особенно заметен спрос на специалистов уровня мидл и выше. У Data Engineer и Data Scientist верхняя планка дохода лидов может превышать 550 тыс. рублей в месяц.
При этом работодатели смотрят прежде всего на практический опыт: подготовка специалиста в этих направлениях требует длительной работы с реальными задачами. Бизнесу нужны люди, способные не только разработать модель, но и интегрировать ее в продукт, контролировать качество и поддерживать после запуска.
Полный материал с рейтингом и зарплатными вилками читайте на РБК.
При этом работодатели смотрят прежде всего на практический опыт: подготовка специалиста в этих направлениях требует длительной работы с реальными задачами. Бизнесу нужны люди, способные не только разработать модель, но и интегрировать ее в продукт, контролировать качество и поддерживать после запуска.
Полный материал с рейтингом и зарплатными вилками читайте на РБК.