Диктатура пролетариата: какие условия ставят перед работодателями ИИ-таланты

Втрое выше

Портал с отзывами о работодателях Dream Job, контролирующим акционером которого является HeadHunter (НН), проанализировал более 20 000 отзывов на своей платформе, охватывающих IT-направления на предприятиях самых разных отраслей. Forbes ознакомился с результатами исследования.

Согласно данным Dream Job, за последний год (сравнивалось первое полугодие 2024 года с первым полугодием 2025-го) медиана зарплат специалистов по ИИ выросла на 41% и достигла 215 000 рублей, что более чем в три раза превышает медиану по всему рынку труда, которая составляет 65 000 рублей (зарплатная медиана — величина, которая делит все зарплаты выборки ровно пополам: половина работников получает меньше этого значения, а половина — больше).

При этом ИИ-таланты, по словам основателя и гендиректора Dream Job Бориса Курбатова, крайне требовательны: они внимательно изучают отзывы о работодателях, прежде чем принять предложение: «Компании, которые игнорируют работу с репутацией и HR-брендом, рискуют не дойти до стадии переговоров о зарплате и условиях — их отфильтруют на этапе выбора».

Что ценят ИИ-специалисты?

То, что видят главными факторами для принятия офера IT-разработчики в целом (насколько справедливо оценивается их труд и есть ли гибкий график), ИИ-специалистов особо не интересует. Для них важнее возможность работать с мощными кластерами и «чистыми» данными, свобода исследовать новые подходы и гарантии того, что результаты не останутся «в столе», указывают в Dream Job: «Именно доступ к GPU (графическим процессорам) и R&D-задачам называют ключевым преимуществом, а рядом ставят сильную команду и гибридный формат работы».

Мотивацию специалистов по ИИ формируют не столько деньги, сколько ощущение, что компания дает пространство для роста и экспериментов. «В их системе координат зарплата — лишь базовая предпосылка, а реальный интерес удерживает только профессиональная среда. Это и выделяет их в особый сегмент на рынке труда, где стандартные методы мотивации уже не работают», — подчеркивают в Dream Job. Комбинация «ресурсы, исследования, обучение, команда и гибкость» делает компанию привлекательной для таких кадров.

Что их отталкивает?

Там, где компании не справляются с базовыми ожиданиями, разочарование наступает быстро, говорится в исследовании. Речь не о деньгах — зарплаты в ИИ-сегменте остаются рекордными, а о качестве процессов и стратегии. Так, специалисты часто сталкиваются с ощущением, что их труд используется неэффективно. «Самая частая жалоба — отсутствие внятной продуктовой стратегии: проекты запускаются ради самого факта «мы внедряем ИИ». В итоге исследования делаются в стол, без внедрения в продукт, — указывают в Dream Job. — Почти столь же болезненной темой становятся данные. «Сырые» датасеты оборачиваются тем, что до 70% времени уходит на чистку, а не на моделирование и эксперименты. Это вызывает ощущение неэффективности и потери квалификации».

Кроме того, многие компании запускают пилоты в спешке, с жесткими дедлайнами, но без гарантии долгосрочного финансирования. В результате специалисты чувствуют себя частью «эксперимента», который может в любой момент закрыться. Отдельная точка напряжения — возвращение в офис вопреки изначально обещанной удаленке. Для экспертов, привыкших к гибкости, это воспринимается как шаг назад и нередко становится причиной падения оценки работодателя, рассуждают аналитики.

Таким образом, главный источник недовольства специалистов по ИИ — это не уровень зарплаты, а хаос процессов, отсутствие стратегии и нарушение договоренностей. Именно здесь лежит зона риска для компаний: даже самые дорогие предложения не компенсируют потерю доверия, делают вывод в Dream Job: «Эксперты по ИИ готовы работать в компании, где среда соответствует их запросам, но готовы и быстро менять работодателя, если этого нет. И простым повышением зарплат этот риск не перекрыть — нужны инвестиции в процессы, развитие и гибкость».

«Сокращает количество вакансий»

ИИ-специалисты стали ключевым сегментом найма в крупных отраслях, однако их приоритеты сместились от классической связки «зарплата + удаленный формат» к более комплексному запросу — «ресурсы + профессиональная среда + содержательные проекты», подтверждает HR-директор сервиса безопасных сделок с исполнителями Solar Staff Камилла Столповских. Она при этом призывает разграничивать направления внутри сферы: наиболее динамично, по ее словам, растет спрос на прикладные роли — ML/AI-инженеры, data-инженеры, специалисты по MLOps и продуктовой аналитике. «То есть на тех, кто способен превращать модели в измеряемую выручку и снижение издержек», — говорит Столповских.

Что касается зарплат. Поскольку таких специалистов пока мало, их стоимость резко растет, поясняет операционный директор HR-холдинга Ventra Лусине Абгарян. «Но из-за того, что интерес к этому сегменту растет еще быстрее, в течение двух лет будет больше экспертов, больше ИИ-решений, которые создают ИИ-решения, и потому стоимость будет несколько снижаться», — прогнозирует Абгарян. Она также согласна с необходимостью деления специалистов ИИ на сегменты внутри. «Ситуация по росту заработных плат разная для разработчиков ИИ, пишущих код с помощью ИИ или применяющих ИИ в проектах, — рассуждает она. — Разработка ПО с применением ИИ сокращает время и стоимость разработки, но и сокращает количество вакансий по кодированию. От разработчика теперь требуется работать с функциональными требованиями пользователей, делать бизнес-анализ и создавать код, в том числе грамотно используя кодирование с помощью ИИ, где это возможно и эффективно. То есть быть волшебником, который, поговорив с заказчиком, превращает идею в красивое решение на базе ИИ, которое думает и делает то, что задумал человек».

Камилла Столповских выделяет три момента в исследовании. Во-первых, доступ к вычислительным мощностям и данным сегодня становится предметом найма наравне с самим офером: подобные предложения включают прозрачный бюджет на GPU или кластер, политику доступа к данным и долю времени, выделяемую под R&D. «Во-вторых, ключевое значение имеют среда и траектория роста: техблог компании, открытые репозитории, возможность публиковаться или контрибьютить — это настоящая валюта доверия, которая зачастую оказывается весомее, чем прибавка в 10-15% к зарплате, — говорит она. — И, наконец, стратегический контур: сильные кандидаты мгновенно распознают фальшь в заявлениях «У нас есть ИИ», если за ними не стоят продуктовые гипотезы, продуманная работа с данными и выстроенный MLOps-процесс».

Значительная часть ИИ-проектов действительно разрабатывается в стол, говорит Абгарян. «Специалисты по ИИ могут поддерживать себя тем, что так происходит со всеми пионерами и инноваторами, и время этих проектов еще придет. Причина не только в отсутствии внятной продуктовой стратегии — очень важен вопрос стоимости решений, — рассуждает она. — Оказалось, что многие решения на базе ИИ обойдутся в реализации дороже, чем выполнение этих работ не искусственным интеллектом. Например, на внедрение, обучение и развитие умных кассовых роботов требуется минимум один эксперт с заработной платой, равной зарплате 20 кассиров, а стоимость самого решения — в разы выше, чем нанять кассиров-людей».