Алеся Чапкевич world 2 января 2026, 17:09

Какие скиллы и профессии выигрывают и проигрывают на технорынке в 2025-2026 году

ИТ-рынок входит в новую фазу: компании больше не просто инвестируют в ИИ, а начинают встраивать его в реальные процессы, отмечает Dice. Это меняет всё — от набора команд до того, за какие навыки готовы доплачивать работодатели.

По словам аналитиков Foote Partners, в 2026 году фокус компаний сместится на внедрение ИИ, безопасность, управление рисками и экономическую эффективность сложных цифровых систем, особенно на базе ИИ. В результате будут цениться не узкие специалисты по одному стеку, а люди с широким набором навыков, которые умеют держать систему под контролем — по деньгам, рискам и результатам.

1 комментарий

Какие скиллы и профессии выигрывают и проигрывают на технорынке в 2025-2026 году

ИТ-рынок входит в новую фазу: компании больше не просто инвестируют в ИИ, а начинают встраивать его в реальные процессы, отмечает Dice. Это меняет всё — от набора команд до того, за какие навыки готовы доплачивать работодатели.

По словам аналитиков Foote Partners, в 2026 году фокус компаний сместится на внедрение ИИ, безопасность, управление рисками и экономическую эффективность сложных цифровых систем, особенно на базе ИИ. В результате будут цениться не узкие специалисты по одному стеку, а люди с широким набором навыков, которые умеют держать систему под контролем — по деньгам, рискам и результатам.

Навыки и роли, которые растут в цене

ИИ-инфраструктура

Самый сильный рост показывают навыки, которые превращают ИИ из эксперимента в базовую инфраструктуру бизнеса.

Компании готовы платить за умение снижать стоимость работы моделей, контролировать процесс снижения производительности и точности моделей, обеспечивать переносимость между железом и безопасно встраивать ИИ в бизнес-процессы.

В цене — AIOps и MLOps, машинное и глубокое обучение, машинное зрение, промпт-инжиниринг, Azure OpenAI, ONNX, Apache Iceberg и другие инфраструктурные навыки.

На их стыке появляются новые роли вроде AI platform and operations architect и sustainable AI engineer.

AI Reliability Engineering

Проблемы с галлюцинациями и смещением моделей упираются в данные. Поэтому резко растёт спрос на специалистов, которые умеют обеспечивать консистентность данных, управлять схемами и их эволюцией, работать с real-time данными в гибридных и облачных архитектурах.

Навыки вроде Apache Iceberg, Amazon Athena, DataOps, моделирования данных и дата-сайенс дорожают, потому что решают ключевую проблему — чем именно кормить ИИ-модель.

Defensible Security

Безопасность впервые выходит в топ не только через сертификаты, но и через практические навыки. Регуляторы и советы директоров хотят, чтобы безопасность была встроена в систему, а не прикручена после релиза.

В цене специалисты, которые умеют моделировать риски, проектировать защищённые архитектуры и переводить технические угрозы на язык бизнеса.

Особенно востребованы такие скиллы, как аудит и архитектура безопасности, threat intelligence, анализ рисков, GRC-подходы (Governance, Risk, and Compliance — управление, риски и соответствие требованиям).

AI Ops

DevOps и DevSecOps сливаются с ИИ. Цель — не просто быстрее деплоить, а обеспечить устойчивость систем, предсказуемость, контроль затрат, автоматическую реакцию на сбои.

Инженеры, которые умеют объединять пайплайны, безопасность и ИИ-операции, фактически становятся менеджерами финансового и операционного риска.

Distributed Systems и Trust Engineering

Блокчейн не исчезает, но остаётся там, где важны доверие, аудит и комплаенс.

В 2026 году востребованы специалисты, которые защищают смарт-контракты, интегрируют блокчейн с корпоративными системами и используют его для прозрачности цепочек поставок и доверенных процессов.