ИИ-технологии развиваются и берут на себя все больше задач, которые раньше выполнял человек. На фоне такого прогресса возникают сомнения, нужны ли еще рынку начинающие разработчики без коммерческого опыта. Кажется, что в ближайшем будущем будет достаточно опытных специалистов, которые умеют грамотно руководить инструментами искусственного интеллекта. Но это не так.
Джуниоров становится все больше, а стартовых позиций — меньше
20-25 лет назад популярными были профессии экономистов и юристов. Сегодня то же переживают программисты: университеты тысячами готовят будущих инженеров, которые после окончания учебы получат квалификацию джуниор-разработчиков.
Процесс не останавливается: уже набран следующий поток программистов, которые закончат учиться через 5 лет. Но у такой ситуации есть проблемы: начинающих разработчиков становится очень много, но это не значит, что рынок труда готов поглотить их всех. Развитие ИИ-технологий снижает потребность в инженерах уровня джуниор.
По данным HackerRank, еще в 2024 году активность найма у сеньор-разработчиков и технических лидов была выше, чем у стартовых позиций. Другой ресурс — Indeed Hiring Lab — фиксирует, что спрос на tech-специалистов упал с 2022 года. При этом технические позиции молодых специалистов просели по спросу на рынке сильнее, чем позиции опытных инженеров.
Потребность в разработчиках все еще высока. Софт нужен банкам, строительству, логистике, медицине, образованию, госсектору — почти всем. Но устойчивый спрос сохраняется на опытных инженеров, способных самостоятельно мыслить, видеть продукт целиком и планировать его развитие с использованием ИИ-инструментов. Нейросети сегодня по качеству работы способны выполнять значительную часть задач, которые раньше выполняли начинающие специалисты.
Грейды разработчиков
В зависимости от своего уровня от разработчика ждут разных компетенций. Если говорить примерно, то по грейдам эти задачи распределяются так.
Джуниор умеет писать код, знает основы языка и фреймворка, может делать небольшие задачи по понятному описанию. Но еще не может стабильно отвечать за задачу целиком. Джуниор может сделать кусок работы, если ему объяснили, что именно делать и в какую сторону двигаться. Поэтому для большей части работы ему нужен руководитель-наставник.
Мидл-разработчик может самостоятельно брать обычные рабочие задачи и доводить их до результата. Такой специалист сам разбирается в задаче, предлагает техническое решение, понимает архитектуру проекта на уровне своей зоны. Мидл уже не требует постоянного наставника, но не всегда хорошо видит последствия для всей системы.
Сеньор отвечает уже не просто за код, а за качество технического решения. Он проектирует решение, понимает риски, достаточно глубоко разбирается в архитектуре системы. Еще сеньор-инженер помогает расти джуниорам и мидлам.
Если мидл хорошо решает поставленные задачи, то сеньор помогает понять, какую задачу вообще нужно решать с учетом будущего развития.
Во многих типовых задачах искусственный интеллект уже может быть быстрее начинающего разработчика, особенно если им управляет опытный инженер. Поэтому для большинства компаний джуниор без реального опыта означает расходы бюджета. Но несмотря на финансовую нагрузку, молодые специалисты все еще нужны бизнесу.
Почему инженеры уровня джуниор всегда нужны на рынке
Без джуниоров невозможно появление нового поколения мидлов и сеньоров. Нельзя обучить следующее поколение специалистов сразу на мидл-уровень: для выхода на следующий грейд инженеру обязательно нужно получить реальный опыт коммерческой разработки. Если на рынке не будет джуниоров — не будет и специалистов следующих уровней.
Кроме этого, многие компании нанимают джуниор-программистов и берут студентов на стажировки, чтобы обучить их работать именно со своими продуктами, стеком и процессами. Готовый мидл может быстрее начать выполнять сложные задачи, но он приходит со своими привычками и подходами. Специалиста на старте проще органично встроить в инженерную культуру компании и конкретной команды.
Получается, что AI не заменяет молодых специалистов. Они становятся инвестицией, которые на старте требует времени и расходов, но приносят больше выгоды в будущем. Умеющая обучать и удерживать своих инженеров компания меньше зависит от внешнего рынка с дорогими разработчиками, которых надо адаптировать к внутренним правилам.
Как компании могут развивать новых разработчиков
Сейчас модель обучения джуниоров приходится перестраивать. Например, будет рискованно, если начинающий разработчик сразу начнет закрывать задачи, используя ИИ. Так он может быстро получить работающее решение, но не наберет опыта ошибок, не научится лучше видеть слабые и сильные места решений. Поэтому новым специалистам лучше выдавать достаточно простые атомарные задачи, которые можно выполнить без помощи нейросетей.
ИИ не нужно полностью исключать из обучения, но на первых этапах его лучше отделить от основного программирования. При этом нейросети можно использовать как вспомогательный инструмент: для объяснения чужого кода, поиска ошибок, сравнения подходов.
Скорее всего, главный фокус обучения джуниор-программистов сегодня сместится от обучения основному языку программирования и фреймворкам в сторону архитектурного мышления. С использованием нейросетей важнее научиться видеть, как устроены приложения целиком, их ограничения, уметь проверить безопасность и находить плохо влияющие на производительность фрагменты.
Еще один возможный вариант обучения — подключать джуниоров к ревью и доработке решений более опытных инженеров. Например, сеньор-разработчик быстро собрал основную часть решения, а джуниор разобрал замечания и исправил оставшиеся баги. Это хорошая практика для насмотренности на реальных ошибках и кейсах компании.
Что должен уметь делать начинающий инженер без помощи ИИ
Не всегда начинающие специалисты могут попасть в компанию, которая развивает джуниор-разработчиков под свои проекты. Хорошая новость в том, что часть знаний можно развить самому, если знать, что именно нужно.
На базовом уровне инженер должен научиться правильно оценивать результат работы нейросетей, а для этого ему нужно уметь делать основные вещи вручную. Например, будущий веб-разработчик должен уметь разобраться и написать функции авторизации, сессии, каталога, запросов к базе данных. Хороший учебный ориентир — написать небольшой проект руками, без использования фреймворков. Например, простую CMS или мини-сервис с пользователями и основными операциями.
Если джуниор сам прошел путь от пустого проекта до работающего приложения без инструментов ускорения работы, он лучше понимает принципы работы таких инструментов и видит потенциальные уязвимости и ошибки в решениях нейросетей. Тогда ИИ становится уже не заменой навыков, а управляемым инструментом. Разработчик может поставить агентам задачу, проверить решение, попросить исправить ошибки и довести до работающего состояния.
При этом даже хорошая сильная самостоятельная подготовка не доведет джуниор-разработчика до мидл-грейда. Для этого нужен опыт работы в команде, ревью, ответственности за реальные задачи. Поэтому задача нового специалиста в том, чтобы максимально приблизиться к этому уровню и приходить к бизнесу с понятным предложением: нет реального опыта, зато есть сильная теоретическая база, готовность брать реальные задачи и постепенно приносить пользу команде. Нужно искать для себя на рынке такой win-win вариант, который принесет пользу всем.
Нужно ли рынку такое количество программистов
Может показаться, что появление искусственного интеллекта должно просто сократить потребность в разработчиках. На практике картина сложнее: часть задач автоматизируется, но одновременно появляются новые продукты, интеграции и процессы, которые тоже нужно проектировать, проверять и поддерживать. А еще нейросети снижают порог первого знакомства с кодом, помогают учиться, ускоряют опытных разработчиков, рождают новые продукты и заставляет компании переписывать процессы.
Джуниор-разработчикам действительно стало сложнее получить первую работу, но рынок понимает: без начинающих специалистов не появятся опытные, которые так нужны бизнесу. Поэтому для новых инженеров важно правильно подходить к обучению и показывать разумное отношение к работе с ИИ-инструментами — это сильно повысит скорость входа в профессию.
