Привет! Если ты открыл эту статью — скорее всего, ты или хочешь сменить профессию, или уже начал ковыряться в IT и не знаешь, куда двигаться дальше. А может, просто интересуешься, кто сейчас зарабатывает приличные деньги и за что им вообще на карточку каждый месяц поступают такие цифры. Что ж, давай разберёмся вместе — без пафоса, без вранья, без обещаний "золотых гор" через месяц. Только конкретика и реальные цифры.
Мир IT пугающе большой. Можно утонуть в терминах, испугаться слов вроде «кластеризация», «CI/CD» или «ML-алгоритм». А можно — взять паузу, вдохнуть и спокойно разобраться, что вообще за профессии сейчас на слуху, кто зарабатывает больше других и как туда попасть, если ты, допустим, до недавнего времени работал бухгалтером или, скажем, логистом.
Тут ты не найдёшь абстрактных советов вроде «прокачай софт-скиллы и будет тебе счастье», никакого "успешного успеха". Мы пройдемся по конкретным профессиям. Что делает DevOps? Сколько зарабатывает младший разработчик через год? Почему автоматизатор QA — это почти как «золотой билет»? Что нужно знать, чтобы попасть в ML, и правда ли, что без математики там делать нечего?
Разложим всё по полочкам. Погнали.
🔧 DevOps-инженер — человек, который держит всё в порядке
Если бы IT было кухней ресторана, то DevOps — это повар, который не только готовит, но ещё и проверяет, чтобы все кастрюли были чистыми, плита не глючила, продукты приходили вовремя, а курьер не забыл взять заказ. Это человек, который следит, чтобы всё под капотом работало, как надо. Программисты пишут код, а DevOps делает так, чтобы этот код не валился с ошибками при запуске, не «плавал» на сервере и умел обновляться без истерик.
Сложно? На словах — да. Но если раскладывать по шагам, всё становится логичным.
Чем занимается DevOps?
В двух словах — он устраняет разрыв между разработкой и эксплуатацией. Раньше программисты писали код, а потом передавали его «в продакшн», где уже другие люди ставили это на серверы, запускали, следили. И всё это работало — ну так себе. Что-то ломалось, где-то забыли обновить, где-то не сработал деплой.
DevOps-инженер объединяет всё это. Он автоматизирует то, что раньше делали вручную: запуск, обновление, тестирование, масштабирование. Он пишет скрипты, настраивает CI/CD — это когда код сразу после коммита отправляется в «сборку», автоматически тестируется и разворачивается.
Реальный пример из жизни
Возьмём небольшой интернет-магазин. У него есть веб-приложение, мобильное приложение, база данных и сервер. Каждый день приходят правки: то кнопку переделать, то фильтр по цене добавить. Программист внёс изменения — а дальше что?
Если нет DevOps, это всё вручную заливают на сервер. Кто-то забывает перезапустить сервис, база данных начинает тормозить, клиенты жалуются: «Не могу оплатить». Грубо говоря DevOps пишет скрипт, чтобы всё это происходило автоматически и без косяков.
Что должен уметь DevOps?
– Знать Linux на уровне уверенного пользователя (Linux стоит практически на всех серверах).
– Уметь писать shell-скрипты.
– Разбираться в Docker — это технология контейнеров, которая позволяет запускать код в изолированной среде.
– Знать, что такое Kubernetes — инструмент для управления этими контейнерами.
– Понимать, как устроены облака: AWS, Yandex Cloud, Azure — выбор большой.
– Иметь представление о CI/CD (например, Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI).
Если сейчас всё это звучит как что-то сверхкосмическое — не пугайся. Не ты единственный вначале не понимал, что к чему.
Сколько платят?
💰 Средние зарплаты в Москве, Питере:
- Джуниор — от 120–150 тыс. ₽
- Через пару лет — 300–400 тыс. ₽
- В международных компаниях или на удалёнке в Европе — от €4 000 в месяц
Для сравнения: обычный системный админ с тем же стажем получает от силы 80–100 тыс. ₽. Так что, да, DevOps — это неплохой вариант в плане зарплаты.
Подходит ли тебе?
Задай себе три вопроса:
- Любишь порядок и не боишься автоматизации?
- Не боишься ковыряться в конфигах, искать, почему упал сервис?
- Готов читать доки и не бросать, если что-то не запускается с первой попытки?
Если три «да» — тебе это подходит. У многих DevOps-специалистов бэкграунд далеко не из IT. Люди приходят из инженерии, телекомов, администрирования. Главное — умение думать и стремление.
Разработчик — сердце любой IT-команды
Разработчик — это, можно сказать, «фронтмен» IT. Именно он делает те самые сайты, мобильные приложения, интерфейсы, которыми ты пользуешься каждый день. Если ты читаешь эту статью с телефона — кто-то когда-то написал для этого код. И это не был дизайнер, не тестировщик, а именно разработчик.
Кто такой разработчик?
Программист, кодер, девелопер — названий много, суть одна: человек, который пишет программы на разные устройства, сайты и т.д. Есть разработчики мобильных приложений (о них отдельно будет чуть ниже), веб-разработчики: backend-разработчики (серверная часть), frontend (то, что видит пользователь), фулстек (делают и то, и другое).
Чем конкретно он занимается?
Допустим, ты решил сделать приложение, которое помогает людям найти коворкинги рядом. У тебя есть идея. Что делает разработчик:
- Пишет код интерфейса (чтобы всё красиво отображалось);
- Делает форму поиска (например, «найти по адресу»);
- Настраивает работу с сервером, чтобы данные приходили быстро;
- Добавляет регистрацию, отзывы, оплату и всё остальное.
Он не рисует кнопки (это дизайнер), не тестирует их (это QA), не выкладывает на сервер (это DevOps). Но он всё собирает вместе. Как повар, который получает продукты и из них делает блюдо.
Какие языки надо знать?
Тут всё зависит от направления:
- Frontend: HTML, CSS, JavaScript (а ещё React, Vue, Angular).
- Backend: Python, Java, PHP, Go, C#, Node.js.
- Мобильная разработка: Swift (iOS), Kotlin (Android), Flutter (кроссплатформенная, довольно новый и очень преспективный фреймворк).
- и т.д.
Выбирай по вкусу. Например, Python проще для старта, у него куча ресурсов и большая комьюнити. JavaScript обязателен, если хочешь в веб, без него там никуда.
Где учиться?
- Бесплатно: YouTube, книги, документация.
- Курсы: Яндекс Практикум, Хекслет, Нетология, Skillbox.
К слову о Skillfactory, у них есть хороший курс "Fullstack-разработчик на Python". Он подходит, как совсем новичкам, так и людям, которые только в начале пути становления разработчиком. Хочешь освоить восстребованную профессию под руководством опытных разработчиков, которые прошлти через все это? Тебе по адресу! Сам знаю людей, которые после этого курса выбили офера на неплохие позиции, а сам Skillfactory поможет вам с трудоустройством после окончания курса. Если устроиться не получится, они вернут деньги, это, к слову, даже пропсиано у них в договоре.
👉Подробнее о курсе и скидках здесь.
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCK5EkP
Важно: не утони в теории. Больше практики. Практика, практика и еще раз практика.
Сколько платят?
💰 Вилка зарплат по опыту:
- Джуниор (начинающий) — 120–180 тыс. ₽
- Middle (2–3 года опыта) — 250–350 тыс. ₽
- Senior (от 4–5 лет) — от 400 до 600 тыс. ₽ и выше
- США, Германия, Канада — около $100 000 в год и больше
Тут многое зависит от компании. Есть стартапы, где тебе платят не деньгами, а долей. Есть крупные фирмы, где бонусы, ДМС, отпуска за границей.
Как понять, твоё ли это?
Если тебе нравится создавать что-то с нуля, и ты получаешь кайф от того, что «нажал — и заработало» — ты по адресу. Разработка — это про логику, мышление, задачи. Не обязательно быть математиком. Но нужно любить копаться в этом.
И не верь тем, кто говорит: «Ой, сейчас столько разработчиков, ты никому не нужен». Качественные специалисты будут нужны всегда. Если ты умеешь решать задачи, работать с чужим кодом, быстро обучаешься — ты по любому найдёшь работу.
ML-инженер — магия машинного обучения для бизнеса
Машинное обучение (ML) — это сейчас один из самых горячих трендов. Если ты видел, как Deepl переводит тексты, как Netflix предлагает фильмы, как «Яндекс» подсказывает маршрут — почти везде используется ML.
Кто такой ML-инженер?
Это человек, который создаёт модели, способные «учиться» на данных и принимать решения. В отличие от классического программиста, ML-инженер работает с огромными массивами информации, учит алгоритмы распознавать закономерности и прогнозировать.
Чем занимается?
- Собирает и чистит данные (например, фотографии, текст, числа).
- Выбирает алгоритмы — нейронные сети, деревья решений, кластеризацию.
- Обучает модели, тестирует их точность.
- Внедряет готовые решения в бизнес-приложения.
- Следит, чтобы модели не «зашумели» и давали нужные результаты.
Что нужно знать?
- Хорошие знания Python (особенно библиотеки NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Математика: линейная алгебра, статистика, теория вероятностей. Без этого никуда. Кстати у меня есть неплохая статья на тему, какая математику реально нужна программисту.
- Умение работать с большими данными и облачными сервисами (AWS SageMaker, Google Cloud AI).
- Базы данных (SQL, NoSQL).
Можно ли без математики?
Часто новичков пугает необходимость углублённой математики. Есть, конечно, много инструментов и библиотек, которые позволяют «делать ML», не погружаясь в формулы. Но чтобы действительно быть крутым ML-инженером, математика все таки нужна. Ну и давайте быть объективными, без математики здесь делать практически нечего. Нужно понимание.
Сколько зарабатывают?
- Джуниор ML-инженер — от 150–200 тыс. ₽ в месяц.
- Мидл — 350–500 тыс. ₽.
- Сеньор — может получать 700 тыс. ₽ и больше, особенно в крупных IT-компаниях и финтехе.
Это одна из самых высокооплачиваемых и преспективных профессий на рынке — за счёт дефицита квалифицированных специалистов. Сейчас все уходит в ИИ, это уже ни для кого не секрет.
QA-инженер — гарант качества продукта
QA (Quality Assurance) — это не просто тестировщик, а специалист, который отвечает за качество программного продукта. Без QA можно написать классный код, но он может оказаться небезопасным и привести к ошибкам.
Чем занимается QA?
- Пишет и выполняет тест-кейсы (списки сценариев, чтобы проверить работу программы).
- Автоматизирует тестирование (автотесты — программы, которые сами проверяют продукт).
- Анализирует баги и сотрудничает с разработчиками.
- Помогает улучшать процессы разработки, чтобы ошибки появлялись реже.
В чём отличие ручного и автоматизированного тестирования?
Ручное — когда человек самостоятельно нажимает кнопки, пытается «сломать» программу. Автоматизированное — когда тесты пишутся в виде программ, которые можно запускать многократно.
Кому подходит?
Если ты внимателен к деталям, любишь разбираться, почему что-то не работает, не боишься рутинной работы — QA для тебя. Это отличный вход в IT для тех, кто не хочет сразу кодить.
Сколько платят?
- Джуниор QA — от 80 до 120 тыс. ₽.
- Средний уровень — 150–250 тыс. ₽.
- Автоматизатор — уже ближе к 300–400 тыс. ₽.
Аналитик данных — человек, который превращает цифры в решения
В любой крупной компании полно данных — о клиентах, продажах, поведении пользователей. Аналитик берёт эти данные, исследует, строит отчёты и помогает принимать решения.
Чем занимается?
- Смотрит на цифры и ищет закономерности.
- Строит визуализации (графики, дашборды).
- Делает прогнозы и рекомендации.
- Работает с SQL, Excel, BI-инструментами (Tableau, Power BI).
Какие навыки нужны?
- Умение работать с базами данных.
- Статистика и аналитическое мышление.
- Программирование на Python или R — для более сложных анализов
Зарплаты
- Начинающий аналитик — от 80–120 тыс. ₽.
- Опытный — от 200 тыс. ₽ и выше.
Мобильный разработчик
Если тебе интересно, как делают приложения для iPhone и Android, это именно про мобильную разработку.
Что нужно?
- Языки Swift (iOS), Kotlin/Java (Android), Flutter/Dart (кроссплатформа).
- Знание UI/UX принципов — как сделать удобный интерфейс.
- Навыки работы с API, базами данных и фреймворками.
Сколько платят?
- Джуниор — 120–180 тыс. ₽.
- Миддл — 250–400 тыс. ₽.
- Сеньор — от 400 тыс. ₽.
Как выбрать профессию в IT: несколько советов
- Подумай о направлении, что тебе может нравиться (писать приложения на телефон или находить баги в работе какого-либо сервиса).
- Делай pet-проекты, пробуй себя в разных направлениях.
- Не гонись за трендами — выбирай то, что реально нравится.
- Постоянно развивайся, рынок идет стремительно вверх.
Итоги
В IT можно войти с любого уровня — главное желание и готовность учиться и постоянно развиваться. Высокие зарплаты это не миф, но сейчас рынку нужны по настоящему квалифицированные специалисты, требования чуть выросли. Самые востребованные сейчас — DevOps, разработчики, ML-инженеры, QA и, конечно, разработчики, они всегда нужны.
Но главное не забывай: это дело должно тебе в первую очередь нравится, если это так, то приложив к этому усилия, деньги сами к тебе потянутся.
А больше интересного в моем телеграм канале!