Три кита участия AI в айтишном найме в 2026 году

Три кита участия AI в айтишном найме в 2026 году 🐳 Продолжаю наблюдение за ситуацией 🌟 И вот что пока вижу: 😊 Меняется понимание профессий, а также появляются новые Например, возьмём AI-инженеров на примере вакансий из вот этого канала (они туда собираются автоматически по ключевым словам). Хорошо видно, что сейчас под наименованием AI-инженер может идти не обязательно сотрудник, который сам разрабатывает архитектуры и LLM-ки, но и: ⭐️ бэкендер, который будет писать в том числе агентов; ⭐️ ML или даже DE с LLM-пайплайнами; ⭐️ и даже по сути вайбкодер, выполняющий роль аналитика / разработчика С одной стороны, не вижу смысла пускаться в споры «нееет, настоящий AI engineer сам разрабатывает AI, а не вот это вот всё», с другой стороны — надо понимать, что это и не просто prompt engineer, какого могли искать где-то в 2024. Так как промптить умеют многие, всё-таки нужно понимание какой-то из стандартных областей, где вы будете применять AI. И сейчас правильным вопросом будет не «не надо ли мне податься в AI?» , а «как выглядит AI-native версия моей профессии?» 😊 AI приходит на собеседования, но всё весьма неоднозначно Потому что у этого утверждения тоже куча вариантов реализации на рынке 😏 В одном месте решили сэкономить на рекрутерах, и предлагают пройти HR-cкрининг с роботом по видео (к счастью, сама пока не видела, звучит кринжово), в другом — разрешают вайбкодить вместо написания кода в блокноте без подсветки синтаксиса, в третьем — спрашивают, как реально AI влияет на твою работу (и это идеальная опция). Если в дальнейшей работе подразумевается, что в компании можно и нужно двигаться быстро с помощью AI, то логично ожидать кандидатов, которые к этому готовы. И нет, это не как в меме про отсутствие 5 лет опыта с библиотекой у её автора, который написал её 3 года назад. Освоить AI для работы сейчас самое время, но это дополнение к вашему остальному опыту. Возможные вопросы про AI на таком интервью: ⭐️ как ты контролируешь качество работы агента, борешься с галлюцинациями, составляешь ли тесты или eval-датасеты ⭐️ как именно используешь AI в повседневной работе (не «ChatGPT или Claude?», а для чего именно, какие задачи делегируешь, а какие оставляешь себе и почему ⭐️ если вакансия связана с разработкой самих агентов для продукта — можно поразгонять про метрики именно для оценки и внедрения агентов, оценку их работы до и после запуска, выгоды и риски таких перемен в продукте ⭐️ реальные кейсы автоматизации / ускорения задач Хорошая новость в том, что даже если на нынешней работе нельзя или неуместно такое делать, тут точно вполне подойдут примеры из вашей жизни и / или личных проектов 👍 😊 Чем дешевле сам код, тем важнее цельная картина С приходом AI у многих из нас становится больше ownership. И да, зарплата может за этим не сразу успеть, это база. Больше не получается на нескольких дейликах подряд говорить, что писал тот коммит на 500 строк или искал баг — это делается быстро. Зато появляется возможность (а вскоре — и соответствующие ожидания у руководства 🤵 ) смотреть на проект или продукт более комплексно, где-то заходить на территорию смежников (например, если продакт установил MCP и теперь делает адхоки с кодом сам вместо аналитика) . И в целом ценится теперь не сам код, а именно та часть архитектурной / инженерной / бизнесовой / продуктовой (выберите нужное) мудрости, которая пока больше свойственна кожаным мешкам нам с вами. Сюда же относится распространение на рынке таких ролей, как Forward Deployed Engineer , например. Это такой человек, которому можно дать задачу быстро развернуть некую систему для конкретного клиента наилучшим образом, на стыке DE / DWH / разработки и теперь зачастую не без применения AI. ➡️ Такие дела. Согласны с обзором? Сами уже сталкивались с этими изменениями? Собеситесь в AI-компании? 😎 #развитие_ии #найм_и_собесы @analytess 👩