В первом квартале 2026 года российский рынок труда в сфере ИИ выглядит парадоксально: вакансий с требованиями по нейросетям стало в 2,7 раза больше, чем год назад, — свыше 16,5 тыс. позиций, — однако найти работу стало объективно сложнее. hh.индекс по IT-направлению, отражающий соотношение резюме к вакансиям, достиг 18. Для сравнения: значение выше 8 уже означает рынок работодателя, а ещё в 2023 году норма составляла 4–8.
Причина — не падение интереса к ИИ-специалистам, а сжатие найма в целом. Крупные работодатели заморозили или сократили открытые позиции: высокая ключевая ставка заставила бизнес осторожнее считать расходы. Количество IT-вакансий просело примерно на треть по сравнению с тем же периодом 2024 года. Одновременно доля активно ищущих работу IT-специалистов за первое полугодие 2025 года выросла в 3,5 раза — люди выходят на рынок, конкуренция нарастает.
| Специализация | Медианная зарплата | Диапазон |
|---|---|---|
| ML-разработчик | ~227 000 руб. | — |
| Data Engineer | ~255 000 руб. | 160 000–350 000 руб. |
| Data Scientist | 200–230 000 руб. | — |
| LLM / RAG-специалист (Москва) | — | 450 000–650 000 руб. |
При этом зарплаты в ИИ-направлениях держатся. По данным «Хабр Карьеры», медианная зарплата ML-разработчика составляет около 227 тыс. руб., Data Engineer получает в среднем 255 тыс. руб. (от 160 тыс. у мидлов до 350 тыс. у сеньоров), Data Scientist — 200–230 тыс. руб. Отдельная история — специалисты по LLM и RAG-системам: в Москве их зарплатные вилки достигают 450–650 тыс. руб. Таких людей мало, а корпоративный спрос на «умные» внутренние системы продолжает расти. Для контекста: ML Engineer в OpenAI или Google DeepMind стартует от $300 тыс. совокупного вознаграждения в год, однако с учётом покупательной способности разрыв менее критичен, чем кажется.
Медианная зарплата ML-разработчика — около 227 тыс. руб., специалисты по LLM и RAG в Москве получают 450–650 тыс. руб.
Рынок сменил логику: вместо «возьмём всех» — «нам нужны конкретные люди с конкретными навыками». Джунов почти не берут: крупный бизнес инвестирует в готовых мидлов и сеньоров. Это означает, что способ поиска работы теперь имеет прямое значение для результата.
Самый распространённый путь — джоб-борды: hh.ru, Хабр Карьера, getmatch. Он работает, но медленнее, чем три года назад. На одну IT-вакансию приходится в среднем 16 резюме, и компании автоматизируют скрининг. ATS-системы (applicant tracking systems) ранжируют резюме по совпадению терминов с описанием вакансии: «работал с большими языковыми моделями» и «опыт внедрения LLM в продакшен» — разные формулировки с точки зрения алгоритма. По данным за 2025–2026 год, 68% компаний, внедривших ИИ в рекрутинг, в первые полгода получили падение качества найма, но это не останавливает автоматизацию скрининга. 79% кандидатов негативно относятся к полностью автоматизированным процессам — выбирать, впрочем, не приходится.
Рекрутинговые агентства берут 1–3 месячных оклада комиссии. При медиане ML-инженера в 227 тыс. руб. это 227–680 тыс. руб. сверху к бюджету найма — деньги уходят посреднику, а не специалисту, хотя напрямую зарплату не режут. Нетворкинг через профессиональные сети и Telegram-каналы работает лучше остального, но требует регулярного производства контента и публичных выступлений: большинство закрытых позиций в ИИ-сфере никогда не попадают на hh.ru и закрываются через рекомендации. Фриланс-платформы растут — задачи по разметке данных, fine-tuning моделей, интеграции API, прототипированию агентов, — но работают по принципу аукциона, где побеждает тот, кто назначил меньшую цену или накопил рейтинг.
Все перечисленные механики объединяет одна логика: специалист идёт к работодателю. Альтернативная модель — когда компании находят специалиста сами — реализована, в частности, в разделе AI-Профи на платформе SpeShu.AI. Специалист создаёт профиль со стеком, опытом и форматом работы, и его кандидатуру видят компании, которые приходят на платформу с конкретными задачами. Платформа охватывает не только найм в штат: значительная часть запросов — проектная работа и консалтинг на срок пилота, что соответствует реальной структуре спроса на ИИ-рынке.
