Карьера в IT-индустрии

Каждый год мы проводим исследования рынка труда, в том числе, конечно, сферы ИТ. И делимся результатами с Хабром — у нас в блоге можно посмотреть предыдущие, за 2023 и 2024 годы. А сегодня предлагаем читателям свежие сводки.

Мы разобрались с тенденциями рынка ИТ-вакансий, провели параллели с общей ситуацией на рынке труда в РФ, выяснили, что происходит с удалёнкой и какие навыки остаются наиболее востребованными в ИТ, как изменились зарплаты и у кого они продолжают расти, кто получает больше ожидаемого, а кому приходится пересматривать запросы. 

Отдельно посмотрели на ситуацию глазами работодателей: почему кадровый голод сохраняется даже при перенасыщенности рынка, с какими трудностями сталкивается бизнес, планируют ли компании расширять команды и чего ждать от отрасли в ближайшем будущем.

У любой большой системы есть неписаные правила. Формально они нигде не закреплены, но именно по ним в итоге и живет организация.

В прошлой статье я рассказал о своем 12-летнем опыте работы в системе ФНС и о том, как на определенном этапе столкнулся с характерной для больших госорганизаций установкой: «прикинуться дурачком и не высовываться», что бы с тебя не спросили и не поручили лишней работы.

«Не высовываться» это очень точная управленческая формула. В ней зашито все и отношение к инициативе, к ответственности, к карьерному движению и вообще к человеку внутри большой структуры. Не бери на себя лишнего. Не создавай напряжения и не будь заметнее, чем от тебя требуется.

Это вполне рабочая модель поведения, которая внутри системы действительно поощряется. Причем, как справедливо заметили в комментариях к предыдущей статье, касается это не только ФНС.

И моя проблема была не в том, что я этого не замечал. Просто довольно долго я считал, что

Как устроен процесс собеседования QA-инженера в 2026 году? Из каких этапов он состоит и чем интересуются интервьюеры на каждом из них? В этом гайде я разложил всё по полочкам: что спрашивает HR (и как он оценивает ваши ответы), какие блоки теории нужно повторить manual-инженерам, а какие — automation-инженерам на Java, и как проходит секция с задачами на логику и лайвкодингом.

Внутри — структурированные списки вопросов с разбивкой по темам, реальные примеры из практики и советы, как правильно "продать" себя на каждом этапе. Материал будет полезен как джунам, так и опытным специалистам для систематизации знаний.

Гарвард отследил 62 миллиона работников в 285 000 компаний. При внедрении AI найм джунов падает на 9-10% за полтора года. А ещё 30-50% разработчиков в исследовании METR отказались работать без AI - физически не смогли. Через 3 года эти два факта столкнутся.

В прошлый раз мы говорили о фундаменте — о том, как важно уметь принимать критику, чтобы тебя самого было не страшно критиковать. Мы выяснили, что 93% менеджеров верят в пользу негативной обратной связи, но только 27% реально её дают. Остальные либо молчат, либо так дают обратную связь, что становится только хуже.

Теперь переходим к надстройке — форме. О том, что нельзя оскорблять и переходить на личности, написаны тонны гайдов — это очевидные вещи. Мы пойдём дальше и разберём три, казалось бы, «нормальные» практики, которые на самом деле являются убийственными ошибками. Ошибками, которые до сих пор насаждают на «курсах молодого бойца».

Система найма в IT сломана. Но не так, как принято думать.

Все обсуждают перегрев рынка, тысячи резюме на вакансию и ATS‑фильтры, которые режут неподходящих кандидатов. На самом деле они режут не слабых, а тихих.

Посмотрел и прочувствовал с обеих сторон этого процесса: сначала нанимал как CPO, теперь ищу сам. Обратил внимание на одну структурную проблему, о которой почти не говорят: значительная часть сильных IT‑специалистов стала невидима для рынка. Не потому что слабые. Потому что так устроены.

Разбираю механику клинча, слепое пятно работодателей и то, почему отрасль «помощников по найму» выросла не на жадности, а на поломке системы.

Рынок QA больше не про «быстрый вход» и простые решения. Вакансий меньше, требований больше, а старые советы не работают. В статье — приземлённый алгоритм, который помогает начать путь от рынка, а не от обещаний, и не потратить год на подготовку без выхода к офферам.

Уже около двадцати лет я говорю о многих проблемах, характерных для среды опенсорса. Компании часто применяют открытое ПО или библиотеки, не соблюдая условия лицензий. В стремлении оградить себя от лишних проблем они уже привыкли применять дешёвые сторонние продукты, перекладывая ответственность на их авторов. В итоге труд определённых категорий опытных специалистов утратил ценность, так как предполагается, что плоды этого труда будут доступны бесплатно.

Но и в самой культуре опенсорса мы часто видим те же социополитические проблемы, которые встречаются в окружающих социоэкономических реалиях. Тысячи людей собственноручно обесценивают свой труд, наперегонки устремляясь ко дну. И вроде бы всё во имя общего блага, а на деле в основе лежат мелкие эгоистичные мотивы. Возникающая в результате культурная токсичность отравляет не каждое сообщество, но она превалирует, и рассматривать её следует лишь как симптом, а не само заболевание. Таково прямое следствие конфликта между идеологией опенсорса и действительной социоэкономической реальностью.

Многие думают, что достаточно пройти курс по Pandas и ты готов к работе, а потом сталкиваются с реальными задачами и не знают что им делать.

В статье разобрала по полочкам:

• Что реально нужно знать про Python до того, как лезть в датафреймы
• 20+ методов Pandas, которые покроют 80% задач
• Какие графики и чем рисовать
• Библиотеки для статистики и SQL – минимум, но необходимый

Без воды, списками и примерами.

Я работаю в классическом немецком университете и каждый год вижу одну и ту же картину: русскоязычные абитуриенты рассматривают исключительно классический Universität как место возможного получения высшего образования, не зная, что в Германии существует и другая модель образования — Fachhochschule. Не потому что она хуже, а просто потому, что про нее российские студенты и абитуриенты просто не знают. Я постараюсь это исправить и немного поговорить о том, в чем же сходство и различие этих двух высших учебных заведений. Сразу оговорюсь: ниже речь именно о бакалавриате по Computer Science (CS) и Artificial Intelligence (AI).

Год назад меня уволили за 10 минут без выплат. Потом я 9 месяцев искала работу как миддл-фронтендер. Вот что я поняла про то, как вообще попасть на собеседование в 2026.

Привет! Это команда Яндекс Практикума, сегодня мы вместе с вами рассмотрим, что из себя представляет DevOps в 2026 году и расскажем про онлайн-магистратуру ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом «DevOps‑инженер облачных сервисов»: кому подойдёт программа, как поступить в 2026 году, какие навыки вы будете изучать, какие у вас будут перспективы в этой области и при чём тут искусственный интеллект.

Привет! Меня зовут Яна, я студентка ВМК МГУ и ШАДа. В этой статье хочу поделиться своей историей поступления в Школу анализа данных (ШАД) Яндекса. Получилось долго, больно, но очень ценно. Уверена, многим абитуриентам мой опыт (и ошибки) будут полезны.

Откуда я и как узнала про ШАД

Про Школу анализа данных я узнала еще в школе. Случайно наткнулась на YouTube: смотрела интервью Владимира Оксфорда с Еленой Буниной (бывший руководителем ШАДа и ген директором Яндекса). Также я загорелась идеей поступить на ВМК МГУ, участвовала в олимпиадах, поэтому ШАД был на слуху как что-то недостижимо крутое.

Сама я из обычной школы Калининграда. Никаких продвинутых курсов по программированию у нас не было, я готовилась только к математике (олимпиады дали 100 баллов за ДВИ). Поэтому, когда я поступила на ВМК, учеба с первого курса давалась мне очень и очень тяжело, базы катастрофически не хватало.

Первая попытка (1-й курс): «Просто попробовать»

Первый раз я подала заявку в ШАД в конце первого курса. Назвать это попыткой язык не поворачивается. Шла зачетная неделя, и я чисто физически успела только зарегистрироваться и в последний день «порешать наугад» задания первого этапа.

Научился программировать в 30 лет — и создал приложение для правительства Великобритании. Рассказываю всё: как найти идею, выбрать стек, использовать ИИ и продвинуть продукт без команды и бюджета.

Мы продолжаем серию интервью с разработчиками Postgres Professional, которые получили медали за вклад в ванильный PostgreSQL. Почему полезен даже не принятый сообществом патч и при чём здесь везение, сегодня расскажет Александр Пыхалов.

Как упоминалось в “Часть 7. Внедрение (Развертывание), ввод в эксплуатацию” , посвященной данной стадии производства, это, пожалуй, самая сложная с эмоциональной точки зрения фаза. Милые разговоры и посиделки с Заказчиком за чашкой чая с мечтами о том, как теперь то он заживет, без болей и забот с новым Продуктом – закончились. Больше никто не хочет “годить” и “входить в положение”, забрала упали и идут бои местного значения между командой разработки и клиентом, каждый за свою правду о сложившемся положении. Поэтому команда внедрения должна обладать такими качествами, как стрессоустойчивость, терпеливость и снисходительность. Процессы чаще всего обустроены следующим способом:

Почти каждый разработчик рано или поздно задается вопросом: «Я уже Middle или все еще уверенный Junior?» Опыт растет, задач становится больше, стек шире — но вместе с этим появляется и иллюзия, что раз ты пишешь на Java каждый день, значит, язык знаешь. На практике же границы между грейдами проходят не по количеству лет в профессии и не по числу реализованных фич. Они проходят по глубине понимания: платформы, архитектуры, производительности, работы с данными и собственных ограничений.

Привет, Хабр! Меня зовут Любовь Кулева, я руководитель отдела разработки и методологии Учебного центра IBS. В 2025 году мы выпустили три полноценные «дорожные карты развития» — для системного аналитика, для архитектора ПО и для бизнес-аналитика. В этой статье поговорим про джавистов: что на самом деле стоит за грейдами и какие компетенции формируют профессионала на каждом этапе.

Каждая последующая фаза чаще всего добавляет все новые и новые роли ИТ-специалистов в процессы производства. На данной стадии производства и работ, и задействованных ролей будет значительно больше, чем на предыдущей.

Фаза Разработки, как мы упоминали ранее, в своей основе чаще всего использует итерационный подход, обеспечивающий выполнение однотипных циклов, в результате которых целевой продукт постепенно прирастает новой функциональностью.

Простота — это великое благо, но для её достижения необходим усердный труд, а для понимания — хорошее образование. Чего не скажешь про сложность, которая продаётся намного легче». — Эдсгер Дейкстра

На мой взгляд, во многих командах разработки есть одна проблема. Будь то на собеседованиях, в заявках на повышение или в ходе дизайн-ревью, наиболее убедительно выглядит тот, кто создал нечто крайне сложное. Если же ты разработал какое-то простейшее рабочее решение, его вряд ли оценят. 

Естественно, это происходит ненамеренно. Никто не строит коварных планов в духе «А давай сделаем так, чтобы повышение получали только те, кто всё усложняет.» Но такое нередко происходит, когда в компании неверно оценивают проделанную сотрудниками работу.

Всем привет! Меня зовут Алексей Ковалов, я руководитель отдела модульной верификации в YADRO в департаменте разработки процессорных архитектур. В прошлой статье я рассказывал, как расти верификатору. А сегодня хочу обсудить, как люди вообще приходят в эту профессию, ведь в вузах до недавнего времени верификаторов не готовили. 

Дисклеймер: в статье нет технических деталей, так что матерые RTL-разработчики могут заскучать. А еще в ней нет лайфхаков, которые помогут за секунду определиться с карьерой и за три дня стать Илоном Маском. Зато есть реальный жизненный опыт.

Я написал этот текст для ребят, которые не определились с карьерой после вуза или уже твердо решили связаться с «аппараткой», но пока выбирают между разработкой и верификацией. Надеюсь, он поможет сориентироваться.