Порог входа в профессию рухнул, но это не повод расслабляться
Еще лет 5 назад, чтобы собрать первый работающий проект, требовалась глубокая экспертиза в отрасли, технические навыки и месяцы работы, сегодня благодаря LLM идею можно проверить за вечер, а пет-проект собрать за выходные. Разработка смещается в сторону постановки задач, когда инженер формулирует, что нужно сделать, а нейросеть пишет значительную часть кода. Ценность специалиста смещается в умение дать точную инструкцию и провалидировать результат.
Данила Белогаев, разработчик информационных систем команды трейсинга и профилирования Ozon Tech, подчеркивает, что это не отменяет классическое образование, а наоборот делает его важнее:
«Первое и самое важное — не стоит недооценивать фундаментальное образование и классические книги по программированию. Фундамент стал ещё важнее и ценнее в мире поверхностных курсов и нейрослопов. Раньше нас учили сначала понять задачу, спроектировать систему и только потом писать код. И сейчас кардинально ничего не изменилось, потому что агент напишет код быстро, но корректным он будет только тогда, когда вы сами глубоко понимаете доменную область, с которой работаете. Если вы не знаете, что такое нормализация БД, как устроен HTTP или почему ваш сервис должен быть идемпотентным, вы не сможете ни сформулировать задачу агенту, ни проверить его результат. А умение валидировать чужой код — это и есть навык инженера. Так что книги по алгоритмам и архитектуре по-прежнему обязательны для начинающих специалистов».
Новый цикл обучения: сгенерировал → разобрал → сломал → починил
Азат Алиуллин, Руководитель команды клиентского опыта Яндекс Еда, формулировал: "Воспринимайте сгенерированный проект, как учебный материал, но точно не как итоговый вариант. В момент, когда вы видите, что ваш задуманный проект сгенерирован на самом деле работа только начинается. Стоит разобрать каждую строчку, почему здесь именно такая структура, что делает эта функция, зачем эта проверка. Все непонятное можно спросить у LLM. И тут действительно хорошие новости, потому что впервые у каждого начинающего разработчика есть бесконечно терпеливый наставник, готовый ответить на любой вопрос хоть в три часа ночи.
Дальше — ломать. Менять параметры, удалять куски кода, переписывать функции по-своему и смотреть, что произойдет. Понимание того, почему что-то сломалось, дает больше, чем десять просмотренных лекций.
LLM действительно помогают быстрее обучаться и реализовывать проекты, но задача начинающего специалиста верно выстроить план развития. Чем разнообразнее задачи и чем меньше они похожи друг на друга, тем быстрее растет опыт и насмотренность. Один и тот же тип проекта, собранный десять раз подряд, учит меньше, чем десять разных проектов, собранных по одному разу».
Обязательно: писать код без ассистента
У обучения с LLM есть коварная ловушка это иллюзия понимания. Пока нейросеть объясняет, все кажется ясным и логичным, но часто проигрыватся сценарий, когда специалист открывает пустой редактор и не может написать ничего. Знание, которое человек не может воспроизвести сам, ему не принадлежит.
Отсюда простое правило: регулярно писать код руками, без ассистента. Раз в неделю решать задачи в пустом редакторе без подсказок и автодополнения. Пересобирать маленький кусок своего пет-проекта с нуля, по памяти. И прежде чем спросить у LLM «почему не работает» потратить 20−30 минут на самостоятельную отладку. Умение искать ошибку это отдельный навык, который не появится, если каждый раз делегировать его модели.
Эрик Гевондян, Data Scientist и Applied LLM Engineer в ecom.tech, объясняет, почему этот навык не потеряет цену: «Технические знания позволяют писать код с LLM эффективнее, соответственно, они будут иметь ценность на рынке. HR-машина большая и неповоротливая — большинство собеседований на рынке все еще проходят по старому образцу. Рынок найма будет меняться гораздо медленнее, чем технологии».
Идея важнее диплома
Вадим Федосеев, технический лидер разработки Альфа-Банка, обращал внимание участников на то, что джуновские задачи действительно закрывает ИИ, но не везде: «ИИ по-прежнему далеко не везде внедрена во все процессы, поэтому можно начинать с компаний, которые не позиционируют себя на рынке как BigTech и стараться продвигать ИИ-инициативы именно там. Необязательно быть экспертом в определенном языке программирования, важно предложить что-то, что будет продаваться — не только в плане денег, но и в плане опыта на рынке. Важно не то, сколько ты сейчас знаешь, а то, как ты сможешь это применить».
Три опоры кандидата: хард-скиллы, софт-скиллы и «горящие глаза»
Елизавета Бондарева, Delivery Lead в Сбере, формулирует, чем сейчас выделяются джуны среди конкурентов, через три составляющих: «Во-первых, нужно знать базовую теорию по специальности и не отставать от трендов ИИ. Важно не ограничивать свои навыки только использованием чата GPT, а осознанно выбирать агентов под определенные задачи и понимать, что можно ему делегировать. Во-вторых, умение находить общий язык с разными людьми и работать в стрессовых ситуациях, когда что-то идет не так. А третье — то, что отличает молодых специалистов от менее молодых. Должны гореть глаза, должен быть задор и желание развиваться. Специалисты готовы вкладываться в людей, которые берут ответственность за свое обучение и развитие».
Переоцените, за что платить в обучении
Классическая модель онлайн-школ теряет смысл, потому что карманный личный ассистент построит программу обучения под любой уровень, объяснит тему и проверит понимание. Но это не значит, что платное обучение бесполезно, платить стоит за то, что LLM дать не может, например: код-ревью от живых опытных разработчиков, работа в команде над общим проектом с git-конфликтами и договоренностями и комьюнити, которое позовет в первый проект.
Выходить за пределы курса и не ждать, что кто-то другой решит проблему трудоустройства — отдельная тема, которую поднимал Данила Белогаев:
«Я бы советовал набраться терпения и инвестировать в поступательное развитие. У студентов и выпускников есть окно возможностей, чтобы набраться опыта, и, если не воспользоваться временем, то окно обязательно закроется. На старте нужно браться за бесплатные стажировки и практику в университетских лабораториях. Первые годы стажа — это инвестиция в себя, а не время зарабатывать. Проходить бесплатные курсы от компаний. И важный лайфхак: часто именно после таких курсов, если хорошо себя проявить, можно устроиться на оплачиваемую стажировку. Это проверенный путь, как получить первую запись в трудовой книжке и начать накапливать опыт. И самое главное: не надеяться, что кто-то другой решит вашу проблему. Заплатить коучам с ожиданием, что вам нарисуют опыт или устроят по знакомству, — это скорее провальная идея и пустая трата денег, нежели карьерный взлёт. Вместо этого посещайте бесплатные конференции, митапы, участвуйте в хакатонах. Общайтесь с HR напрямую, узнавайте о доступных вакансиях. Многие позиции не доходят до агрегаторов в том виде, в каком они существуют».
Ирек Насибуллин, заместитель директора цк по тестированию «РТК ИТ», говорил на площадке предельно конкретно о том же: «Забудьте про поиск работы через hh, если вы не ищете работу сварщика. Выходите напрямую на HR через корпблоги и систему рекомендаций». Студентам он советовал отдельный канал: «Студентам можно попробовать засветиться в кейс-чемпионатах и хакатонах. Работодатели часто участвуют там как партнеры». И резюмировал: «Самое главное — это адаптироваться. Требования очень быстро меняются, и нужно, чтобы навыки соответствовали запросам рынка».
Порог входа в профессию рухнул, и это повод начать раньше и делать больше. ИИ забирает рутинную часть, больше не нужно писать код по готовому шаблону. Остается то, что всегда отличало инженера от исполнителя: понимание задачи, фундамент, который позволяет проверить чужой результат, и готовность браться за непохожие друг на друга проекты.
