Но эксперты не уверены, что работодатели до конца понимают, зачем им такой персонал и сами нейросети
С массовым распространением искусственного интеллекта (ИИ) российские компании стали чаще искать специалистов, функционал которых напрямую связан с нейросетями. По данным hh.ru, количество таких специалистов в 2025 г. по сравнению с 2024 г. увеличилось в среднем в 2 раза. Компании, например, искали ML- и AI-инженеров, а также нейрокреаторов и ИИ-фасилитаторов.
Количество вакансий для ML-инженеров (занимаются разработкой алгоритмов для машинного обучения) выросло со 135 в 2024 г. до 396 в 2025 г., вакансий для AI-инженеров (занимаются обработкой естественного языка и созданием ИИ-систем) – со 164 до 290, промпт-инженеров (специалисты по формулированию сложных текстовых запросов для ИИ) – со 129 до 277, нейрокреаторов (AI-художников, AI-иллюстраторов, AI-дизайнеров) – с 205 до 310. В то же время количество вакансий для AI-тренеров выросло за 2025 г. всего на четыре позиции до 707 с 703 в 2024 г. Вакансий архитекторов AI-решений и ИИ-фасилитаторов (специалисты, которые помогают персоналу научиться применять нейросети в работе) за 2025 г. было опубликовано около 30.
По данным hh.ru, зарплаты промпт-инженеров и нейрокреаторов не превышают 100 000 руб. Минимальная зарплата среди AI-тренеров, архитекторов AI-решений и ИИ-фасилитаторов составляет 100 000 руб. В то же время диапазон медианной зарплаты в вакансиях ML-инженера варьируется от 184 000 до 345 000 руб. А медианная зарплата в вакансиях AI-инженера составляет 220 000 руб.
По данным аналитиков «Авито работы», в целом по России в 2025 г. число вакансий с упоминанием навыков применения ИИ увеличилось почти в 2 раза (+90% год к году), а среднее зарплатное предложение составило около 67 461 руб. в месяц. Аналогичную статистику приводят аналитики Superjob: вакансий, предполагающих наличие опыта работы с ИИ или навыков машинного обучения, за год стало больше в 1,9 раза. От программистов, ML-инженеров и аналитиков работодатели ждут опыта в машинном обучении и AI-разработке, уточнил представитель компании.
За последние три года на «Авито работе» самыми востребованными ИИ-профессиями по числу вакансий стали специалисты по обучению нейросетей (AI-тренер) и ИИ-редакторы, которые создают и вычитывают тексты, готовят корректные примеры для датасетов и проверяют качество материалов, перед тем как они попадут в обучение модели, рассказал представитель пресс-службы «Авито».
По словам директора по исследованиям hh.ru Марии Игнатовой, многие профессии, связанные с ИИ, пока находятся на стадии формирования: конкретные навыки за ними еще не закреплены, а границы размыты. Например, анализ текстов вакансий показывает, что обязанности AI-инженера и AI-архитектора могут пересекаться и даже дублировать друг друга, хотя это разные специалисты, приводит пример она. Вместе с тем, продолжает Игнатова, часть новых профессий, связанных с нейросетями, появились эволюционным путем: например, AI-иллюстратор возник на основе функционала обычного иллюстратора за счет роста значимости навыка работы с генеративным ИИ.
С распространением ИИ-ассистентов и low-code платформ технические навыки перестают быть достаточным условием конкурентоспособности, отмечает руководитель направления по внедрению ИИ в BPMSoft Андрей Зыкин. По его словам, ключевым навыком 2026 г. станет критическое мышление при работе с ИИ: умение четко формулировать задачу, оценивать корректность, безопасность и применимость генерируемых ИИ решений, а также понимать их ограничения.
Спрос на узконаправленные профессии по направлению ИИ связан с тем, что компании внедряют ИИ в повседневные процессы – от подготовки коммерческих предложений и обработки обращений до аналитики и контента, поэтому работодателям нужны сотрудники, которые умеют работать с такими инструментами и быстрее выдавать результат, уточнил директор категории «Офисные профессии» «Авито работы» Кирилл Пшеничных.
Внедрение ИИ в компаниях сейчас в основном идет достаточно поверхностно, говорит директор по ИИ корпорации «Синергия» и эксперт «Альянса в сфере ИИ» Андрей Комиссаров. «Текущие вакансии – это начальная стадия внедрения ИИ», – подчеркивает он. У компаний есть несколько вариантов внедрения ИИ, отмечает эксперт: первый – тестовое ознакомление, второй – создание ИИ-агентов под отдельные задачи, нейросетей на собственных датасетах и внутренних аналогов GPT. Многие крупные российские компании уже на втором этапе, подчеркнул Комиссаров.
Третий этап – системное внедрение, когда процессы целиком переводятся на дата-центричные рельсы, собираются данные и внедряется ИИ, продолжает Комиссаров. По его словам, показателем зрелости внедрения ИИ на этом этапе будут наличие дата-инженеров (собирают, систематизируют, анализируют, очищают огромные массивы данных), ИИ-архитекторов (настраивают системное видение внедрения ИИ в компании) и DevOps- или MLOps-специалистов (обслуживают серверы, на которых работают большие языковые модели).
Основная специализация, необходимая сейчас, в том числе в такой прикладной IT-отрасли, как информационное моделирование, – это промпт-инженеры, говорит заместитель генерального директора по науке АО «Сисофт девелопмент» (входит в ГК «Сисофт») Михаил Бочаров. В 2026 г. рынок все чаще будет выбирать не «универсального разработчика», а IT-специалиста с отраслевой экспертизой, резюмировал Бочаров. Промпт-инженерия важна, но вторична, а без способности отличить рабочий артефакт от правдоподобной галлюцинации даже идеальный промпт бесполезен, уточняет Зыкин. Особенно это критично в крупных корпоративных компаниях, где ошибки ИИ могут повлечь финансовые, юридические или репутационные риски, добавил он.
Как в «Ростелекоме», так и внутри компании «Лукоморье» (входит в «Ростелеком») наиболее востребованы вакансии AI-инженеров и промпт-инженеров, говорит директор по персоналу IT-экосистемы «Лукоморье» Александр Аверин. По его словам, сейчас нельзя сказать, что рынок испытывает острую нехватку профильных ИИ-специалистов: не все компании до конца понимают, как именно интегрировать ИИ в бизнес-процессы, и многие находятся в стадии экспериментов.
Дополнительным фактором остается высокая стоимость ресурсов и ограниченные возможности по найму, сетует собеседник. В текущих условиях часто эффективнее автоматизировать простые операции с помощью нейросетей, чем привлекать дополнительный персонал, считает Аверин.
