Чек-лист
кодовое словоВакансия
Что реально просят в вакансиях по нейросетям
Содержание7 глав
Что реально просят у инженера по искусственному интеллекту. Проценты ниже — доля вакансий, где навык вообще упомянут в требованиях. Две выборки: 903 вакансии на Glassdoor и 43 480 вакансий по AI-инженерии в США. Отмечай то, что уже умеешь, и смотри, где дыра.
1. Фундамент: без этого не читают дальше
Самый частый навык во всех выборках — обычное программирование, а не машинное обучение.
01
Python — 71% вакансий (на большой выборке — 61,5%)
Уровень: функции, классы, окружения, отладка многофайлового проекта. Старт: официальный туториал Python
02
SQL — 17,1%
Джоины, агрегации, оконные функции. Данные почти всегда лежат в базе, а не в csv
03
Java — 22%
Требуют там, где AI встраивают в существующий корпоративный бэкенд
04
Git и код-ревью
Не измеряется процентами, потому что подразумевается по умолчанию
2. Облако и вывод в прод
На большой выборке облако просят чаще, чем половина вакансий. Это не приправа, а основное блюдо.
01
Облачные платформы в целом — 54,7% (выборка 43 480)
AWS — 32,9%. Быстрый заход в терминологию: AWS Certified AI Practitioner — 65 вопросов, 90 минут, 100 долларов. Azure — 26%
02
Контейнеры (Docker)
Собрать образ, прокинуть переменные, запустить локально и в облаке одинаково: старт по Docker
03
Оркестрация (Kubernetes)
Нужна не всем, но её ждут там, где нагрузка живая: базовый туториал Kubernetes
04
CI/CD — 34,0%
Автотесты и автодеплой. Ручной выкат из локальной папки — стоп-сигнал для нанимающего
05
Мониторинг и наблюдаемость — 40,3%
Логи, трейсы, алерты. Сервис без логов невозможно чинить, и это все понимают
3. Модели: старый стек всё ещё главный
Классические фреймворки встречаются в вакансиях в три с лишним раза чаще модных.
| PyTorch | 37,7% |
| TensorFlow | 32,9% |
| Deep learning | 28,1% |
| Обработка естественного языка | 19,7% |
| Дообучение моделей (fine-tuning) | 14,8% |
| Компьютерное зрение | 12,5% |
доля вакансий
4. Слой генеративного AI: важный, но не первый
01
Работа с готовыми большими моделями — 51,3% (выборка 43 480)
Промптинг, ограничение вывода, оценка качества ответов, контроль стоимости запросов
02
Поиск по своим документам (RAG) — 13,6% на выборке 903 и 31,6% на выборке 43 480
Разброс большой: чем свежее и шире выборка, тем чаще RAG упомянут. Учить стоит, ставить первым — нет
03
LangChain — 10,7% вакансий в общем срезе
Внутри узкого агентного сегмента доля другая — 34,3% из 534 объявлений. Документация: LangChain overview
04
Прямая работа с GPT-моделями — 7,8%
Самая обсуждаемая тема оказалась самой редкой строкой требований
Главный вывод
Модный слой стоит поверх фундамента, а не вместо него. Обёртку над моделью реально освоить за вечер. Python, облако, деплой и мониторинг за вечер не осваиваются — и именно за них платят.
5. Трезвая картина рынка
01
Только 2,5% вакансий рассчитаны на специалистов с опытом 0-2 года
Вход есть, но он узкий. Реальный обходной путь — прийти из смежной инженерии со своим работающим проектом
02
PhD требуют 27,7%, магистратуру — 24%, бакалавриат — 24%, а 25% вакансий степень вообще не указывают
И «нужен PhD», и «диплом не нужен» одинаково неверны: рынок расколот примерно на четыре равные части
03
72% вакансий в большой выборке всё же указывают требование к образованию
Обе выборки — рынок США. Пропорции навыков переносятся на другие рынки осторожно: зарплаты и доля junior-позиций отличаются
6. Порядок действий
- Написать на Python сервис, который делает что-то одно и делает это до конца.
- Упаковать его в контейнер и выкатить в облако под своим доменом.
- Добавить логи, метрики и алерт: узнавать о падении раньше, чем пользователь.
- Подключить к нему большую модель и оценить качество ответов на своих данных.
- Прикрутить поиск по своим документам — как слой поверх работающего сервиса.
- Собрать автодеплой, чтобы обновление уезжало одним коммитом.
- Показывать в резюме не список фреймворков, а цифры своего сервиса: скорость, стоимость запроса, аптайм.
7. Откуда цифры
- Исследование 903 вакансий AI-инженера на Glassdoor (США) — Python, PyTorch, TensorFlow, облака, степени, доля junior-позиций.
- Разбор 43 480 вакансий по AI-инженерии в США — облако, CI/CD, мониторинг, работа с большими моделями, RAG.
- Срез 534 вакансий по агентным системам — доля LangChain и LangGraph внутри агентного сегмента.
