Forbes: резюме специалистов по машинному обучению в 2025 году стало втрое больше, чем вакансий

Резюме специалистов по машинному обучению втрое больше, чем открытых вакансий. Такие данные приводит Forbes со ссылкой на исследование онлайн-рекрутинга hh.ru и команды конференции «Матемаркетинг».

Число резюме за год увеличилось почти в три раза, превысив пять тысяч, тогда как вакансии прибавили лишь 37%, усиливая конкуренцию среди кандидатов. На фоне притока молодых специалистов и перехода опытных IT-кадров в машинное обучение отрасль смещается в сторону инженерных компетенций и зрелых практических решений. Несмотря на рост зарплат и интерес работодателей, рынок сталкивается с риском перепроизводства кадров. Тем более что не все резюме соответствуют действительности. Бизнес ФМ спросила IT-компании и HR-специалистов, с чем связаны эти данные:

Технический директор «Калибрити Групп» Александр Кукульчук:

— Специалистов действительно стало очень много, но из этих специалистов порядка 70%, а то и 80%, которые обучились работать с GPT-моделями, чатами, взаимодействием — промпт-инженеры так называемые, которые просто формируют взаимодействие с уже условными моделями ИИ. Если мы говорим про специалистов, которые должны кодить модели обучения, особенно, допустим, по видео, то таких специалистов немного. У нас в разработке используется не такое большое количество специалистов, но у нас специалисты — это те, кто создает свои модели, они узкоспециализированные. К примеру, при обработке видео здесь вопрос взаимодействия, то есть скорость реакции, обработка, стриминг, вот такие специалисты в цене, и крупные компании, да и вообще все компании, которые этим занимаются, ищут именно этих специалистов, поэтому вакансии такие размещают. А специалисты промпт и так далее, которые взаимодействуют уже с готовым, — фактически это базовый уровень, в котором в дальнейшем еще чуть больше мы разовьемся, где все GPT либо любая модель, каждый работник, менеджер будет работать, взаимодействовать, автоматизировать, упрощать свою операционную деятельность с помощью этих готовых моделей. А вот кто создает эти модели, использует их или применяет их на программном уровне на машинном языке, таких специалистов немного.

— А какие зарплаты средние у таких специалистов?

— Средняя, если мы говорим о мидл, которые участвуют в том числе в разработке, это 200-250, а сеньоры — от 400 до 600, это кто занимается уже конкретно с моделями.

***

Фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR Кира Кузьменко:

«Достоверное соотношение вакансий к резюме оценить довольно сложно. Текущий рынок труда довольно особенный. Я бы точно учитывала возросший тренд на фрод-кандидатов, а это фейковые резюме, то есть кандидаты, которые пишут в своем опыте несуществующие компании, несуществующий опыт, которые вообще не имеют опыта в конкретной профессии, но делают такие резюме и пытаются обмануть работодателя, попав на востребованные роли и профессии. Ну ML (mashine learning, машинное обучение. — BFM) cейчас супервостребованы, это правда, поэтому туда смотрит в том числе фродер. Я не могу оценить сейчас реальность нашего российского рынка. У нас пока нет данных исследований, мы только запустили его по фродерам. Но если смотреть на рынок США, то там называют цифры от 15% до 28% — столько кандидатов на рынке труда являются фродерами, по мнению местных американских исследовательских агентств. Но это не все, потому что есть еще момент, связанный с LLM (large language model), то бишь и ИИ-инструментами. Порог входа в профессию действительно немного снизился за счет этих LLM. Но теперь компании хотят видеть кандидата с прокаченными техническими навыками, потому что с простыми задачами справляется LLM, и получается немного такой замкнутый круг: кандидатов как бы больше, но при этом они меньше соответствуют ожиданиям компаний, которые теперь уже завышены за счет того, что компании хотят видеть более прокаченных людей. Нельзя не учитывать то, что сейчас нам нельзя с вами опираться при оценке рынка только на вакансии, опубликованные на HeadHunter, потому что компании все меньше публикуют вакансии в открытом доступе, фрод очень сильно влияет, и сейчас вакансии публикуются в телеграм-каналах точечных по профессии, в LinkedIn, профессиональных ресурсах, где сидят специалисты нужных профессий, либо не публикуются вовсе и закрываются для прямого поиска. При этом кандидаты вынуждены, естественно, размещать резюме в публичном доступе, потому что им нужно, чтобы их нашли».

***

Генеральный директор EvApps Альфред Столяров:

«Количество соискателей очень большое, но количество качественных соискателей, то есть соискателей, которые могут делать необходимую работу, не так много. В целом зарплаты в этом направлении растут, накладывается опять же еще один тренд — многие компании сейчас уволили или в процессе увольнения специалистов, которые не соответствуют своим навыкам, и это вот надвигает еще одну волну соискателей, которые пытаются куда-то трудоустроиться, а зарплата из-за этого и колеблется. Появление этой профессии — это не столько угроза всему IT-рынку, а видоизменение нашего IT-рынка, изменение пропорций профессий, которые в нем представлены, и многие задачи, которые до сих пор выполняются вручную, — простой кодинг, обработка данных, выводы какие-то, вот тот самый machine learning, — это все, естественно, надо перекладывать на более правильное русло, на более быстрое. Когда это делается все не вручную, а с помощью конкретных алгоритмов, которые уже сейчас есть и будут развиваться в дальнейшем».

Самым динамичным сегментом стали специалисты младшей возрастной категории от 18 до 24 лет. Они массово приходят на рынок труда после учебных курсов и хакатонов. Существенно прибавила и возрастная группа 25 лет — 34 года, рост почти в четыре раза. Это «старшие» специалисты, которые переходят в ML из соседних IT-направлений вроде Data Science.

Столицы по-прежнему в топе количества вакансий, хотя интерес к направлению активно растет и в регионах. Так, среди лидеров — Татарстан (6%), Самара (5%), Новосибирск (4%).