Собрали 10 востребованных профессий ИТ-разработчиков — как для опытных программистов, так и для тех, кто только присматривается к IT.
В ближайшие семь лет экономике потребуется подготовить и трудоустроить в общей сложности более 313 тысяч ИТ-специалистов — об этом заявил и.о. гендиректора «ВНИИ труда» Минтруда России Владимир Смирнов.
В 2026 году рынок труда в сфере разработки стал не просто разнообразным, а точечно дефицитным: компании готовы платить огромные деньги, но только тем, кто обладает действительно нужными компетенциями. Массовый найм ушёл в прошлое и на смену пришла острая конкуренция за специалистов, способных решать сложные задачи.
Только за последний год работодатели разместили более 106 тысяч вакансий для разработчиков программного обеспечения, особенно востребованы fullstack- и Java-разработчики. Спрос на специалистов по кибербезопасности превысил 26 тысяч предложений, а вакансий дата-сайентистов было опубликовано около 5 тысяч.
Разбираемся, кто чем занимается, сколько получает и с чего начать погружение в профессию ИТ-разработчика.
Рейтинг профессий по сложности входа
От самых сложных и высокооплачиваемых к более простым.
- Архитектор программного обеспечения / System Architect
- Data Scientist
- Инженер по машинному обучению / ML Engineer
- AI-инженер
- Инженер по serverless и облачным технологиям
- DevOps-инженер
- Специалист по кибербезопасности
- Java-разработчик
- Fullstack-разработчик
- Prompt-инженер
Архитектор программного обеспечения (System Architect)
Архитектор ПО на самом деле не пишет код каждый день, но обязан его понимать. Главная задача специалиста — проектировать сложные системы, выбирать технологии, определять стандарты и следить, чтобы отдельные части приложения (базы данных, микросервисы, интерфейсы) работали как единый организм. Архитектор отвечает на вопросы: «Выдержит ли система 10 миллионов пользователей?», «Как защитить данные клиентов от утечек?» и «Что делать, если будет принято решение подключить искусственный интеллект?».
Именно архитектор ПО задаёт курс разработки, предвидит риски и отвечает за то, чтобы команда достигла цели. В 2026 году эта профессия стала одной из самых дефицитных и высокооплачиваемых, потому что рынку нужны не просто программисты, а люди с системным мышлением, способные строить сложные и надёжные решения.
Стать архитектором с нуля не получится — это не та профессия, в которую приходят без опыта. Обычно карьерный путь занимает 5–10 лет и начинается с позиции разработчика.
Hard skills
- Глубокое знание языков и платформ: Java, C#, Python, Go, а также понимание, как работают фреймворки и рантаймы.
- Облачные технологии: опыт проектирования решений на AWS, Azure, Google Cloud или российских платформах — Яндекс.Облако, VK Cloud.
- Архитектурные стили: микросервисы, serverless, event-driven architecture, умение проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы.
- Инструменты моделирования: UML, Archimate, знание фреймворков вроде TOGAF.
- Базы данных и инфраструктура: SQL, NoSQL, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, понимание сетей и безопасности.
- Безопасность: знание стандартов шифрования, управления доступом, защиты данных.
В России доход архитектора ПО зависит от опыта, навыков и отрасли. В финтехе, госсекторе и крупных предприятиях платят больше, чем в стартапах.
По данным за 2025–2026 годы зарплата junior-архитектора составляет 250 000–350 000 рублей. Обычно это senior-разработчики, делающие первые шаги в архитектуре.
Войти в профессию можно с позиции разработчика, например, Java или Python. Другой вариант — перейти из DevOps или системной аналитики.
Data Scientist
Маркетологу одного банка нужно дать рекомендации по рекламным кампаниям, а для этого проанализировать гору исследований и внутренние данные организации. Другому специалисту этого же банка необходимо понять, как поведёт себя клиент: возьмёт ли новый кредит, закроет ли старый, как изменится его поведение, если поднять процентную ставку. На основе этих данных одним клиентам банк предложит ипотеку, а другим — повысить лимит по карте. Помогать им будет человек одной профессии — Data Scientist.
В отличие от просто аналитика или ML-инженера, Data Scientist ищет неочевидные закономерности, которые могут изменить бизнес. Он не просто внедряет готовые модели, а исследует данные, формулирует гипотезы и проверяет их.
Для работы в Data Science требуется серьёзная фундаментальная подготовка.
Hard skills
- Математический фундамент: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика.
- Программирование и работа с данными: Python (включая библиотеки pandas, numpy, scikit-learn), SQL, работа с большими данными, Git.
- Машинное обучение и анализ данных: классические алгоритмы, глубокое обучение, NLP и работа с текстами.
- Инструменты и инфраструктура: MLOps, A/B-тестирование, Docker.
В 2026 году Data Scientist — одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий. Только за прошлый год открылось около 5 тысяч вакансий.
Начинающие специалисты зарабатывают около 100 000 рублей. В дальнейшем доход зависит от навыков работы с LLM и AI-агентами, опыта интеграции моделей и отрасли — финансовые организации, банки и телеком платят выше, чем стартапы или непрофильные компании.
Профильные знания и опыт можно получить, обучаясь Data Science. В профессию также приходят ML-инженеры и аналитики данных.
Инженер по машинному обучению (ML Engineer)
В 2026 году ML-инженеры стали одними из самых востребованных специалистов, потому что компании перестали экспериментировать с машинным обучением в изоляции и теперь внедряют ML-системы как неотъемлемую часть своего бизнеса. Именно ML-инженеры превращают сырые модели в реальные сервисы, которыми пользуются миллионы людей.
Путь в профессию требует серьёзной подготовки, но стать ML-инженером можно с нуля. Какие навыки для этого нужны, рассказали в отдельной статье о профессии будущего.
ML-инженер стабильно входит в топ самых высокооплачиваемых IT-профессий в России. Стажёры получают около 72 000 рублей в месяц, а junior-инженеры 118 000–150 000 рублей. На зарплату влияет опыт внедрения моделей, навыки MLOps и работы с облаками, а также умение оптимизировать затраты.
Начать карьеру ML-инженера лучше всего с изучения Machine Learning. Часто в эту сферу приходят разработчики (Python, Java, Backend) и Data Scientists.
AI-инженер
AI-инженер проектирует и собирает рабочие системы на основе искусственного интеллекта. В отличие от ML-инженера, который обучает новые модели с нуля, AI-инженер берёт уже готовые мощные модели и внедряет их в бизнес-задачи.
Например, менеджеру по продажам нужно понять, почему упали продажи в конкретном регионе. AI-инженер создаёт систему, где нейросеть сама пишет SQL-запросы к базе данных, строит графики и выдаёт готовый отчёт на естественном языке.
Другой пример. У крупной металлургической компании есть техническая документация, договоры и отчёты за 20 лет. AI-инженер строит систему, которая позволяет любому сотруднику просто спросить: «Когда в последний раз меняли нормативы по выбросам для доменной печи №3?» — и получить точный ответ с цитатой из документа.
Главное отличие AI-инженера от просто программиста — он создаёт системы, которые умеют думать, планировать и взаимодействовать с внешним миром. Спрос на таких специалистов в 2026 году колоссальный: бизнесу не хватает людей, способных не просто «поиграть с нейросетями», а внедрить ИИ в реальные процессы и довести проект до результата.
Путь в AI-инженеры начинается с прочного фундамента. Это не та профессия, куда приходят после двухнедельных курсов без подготовки.
Hard skills
- Python: нужно уверенно владеть синтаксисом, структурами данных, функциями, модулями, уметь работать с файлами (особенно JSON) и делать API-запросы.
- Git и GitHub: каждый проект должен жить в репозитории, с понятными коммитами и документацией.
- Software engineering: понимание, как работают веб-приложения, REST API, базы данных, виртуальное окружение, Docker, тестирование.
- Prompt engineering: не просто «напиши письмо», а системное проектирование промптов с few-shot примерами, цепочками рассуждений, чёткими инструкциями.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): умение строить системы, где модель получает доступ к внешним данным.
- AI-агенты и инструменты: создание агентов, которые сами решают, когда и какой инструмент вызвать, обработка ошибок, управление памятью агентов.
- LLMOps: мониторинг ответов, оценка качества, управление версиями промптов, контроль затрат в продакшене.
По данным hh.ru на начало 2026 года, AI-инженер входит в число самых высокооплачиваемых ИТ-профессий, связанных с искусственным интеллектом. Медианная зарплата AI-инженера в России около 220 000 рублей в месяц. Junior-специалисты могут рассчитывать на зарплату в 150 000–180 000 рублей, но им нужны сильные проекты в портфолио.
Начать карьеру AI-инженера можно с освоения Python и наработки опыта — компании ищут не просто знающих теорию, а умеющих запускать, масштабировать и поддерживать модели в продакшене. Публичные проекты на GitHub с понятной документацией и демо также увеличивают ценность специалиста.
Инженер по Serverless и облачным технологиям (Cloud/Serverless Engineer)
Представьте, что вы открываете ресторан, но вам не нужно строить кухню, закупать оборудование и нанимать персонал — всё это уже есть, и вы пользуетесь всем по мере необходимости. Примерно так работает serverless-архитектура. Вместо того чтобы возиться с серверами, разработчик сосредоточен на коде, а масштабирование, безопасность и доступность берут на себя облачные провайдеры.
Serverless-архитектура подходит для обработки фото и видео, создания чат-ботов и веб-приложений, включая бэкенд сайтов и мобильных приложений — для любых сценариев с переменной нагрузкой и короткими задачами.
Чтобы стать востребованным специалистом, Cloud/Serverless Engineer должен обладать определёнными знаниями и навыками.
Hard skills
- Языки программирования, на которых пишут serverless-функции: JavaScript/TypeScript (Node.js), Python, Go.
- Облачные платформы: глубокое знание хотя бы одного провайдера — AWS, Google Cloud, Яндекс.Облако, VK Cloud и его serverless-сервисов — Lambda, Cloud Functions, API Gateway.
- Инфраструктура как код (IaC): Terraform, CloudFormation, Pulumi для описания и версионирования облачных ресурсов.
- Контейнеризация и оркестрация: понимание Docker и Kubernetes для сложных сценариев.
- Мониторинг и логи: работа с CloudWatch, X-ray, Jaeger для отладки распределённых систем.
Уровень дохода Cloud/Serverless-инженера зависит от опыта и стека. У junior-специалистов ценятся понимание основ облаков и учебные/пет-проекты. Получают джуны от 100 000 до 150 000 рублей. Для уровня middle требуются реальные проекты в production, умение оптимизировать затраты, опыт миграции. Их доход уже от 200 000 до 350 000 рублей.
На зарплату влияет знание конкретного провайдера, например, AWS традиционно ценится выше из-за своей сложности. Плюсом будет опыт работы с высоконагруженными и распределёнными системами, навыки FinOps, владение смежными инструментами (Kubernetes, Service Mesh) и хорошее знание английского языка для работы с международными заказчиками.
Спрос на таких специалистов будет только расти: всё больше бизнеса переезжает в облака и выбирает serverless-архитектуру. Начать карьеру в serverless и облачных технологиях можно с изучения JavaScript или Python.
DevOps-инженер
В мире разработки DevOps-инженер выступает дирижёром. Он соединяет разработчиков (Dev), которые пишут код, и эксплуатацию (Ops), которая этот код запускает на серверах. Его главная задача — сделать так, чтобы обновления выходили быстро, стабильно и без сбоев.
В 2026 году DevOps перестал быть просто «человеком, который знает Docker». Это инженер, который понимает, как работают системы, умеет их масштабировать, автоматизировать и делать отказоустойчивыми.
В DevOps обычно приходят после 2–3 лет работы системным администратором или разработчиком, но при желании профессию можно освоить с нуля.
Hard skills
- Сети: понимание TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS, балансировки нагрузки, файрволов.
- Базы данных и брокеры сообщений: понимание работы PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Kafka на уровне эксплуатации.
- Системы контроля версий: Git (с GitHub/GitLab).
- Скриптинг и языки: Bash и Python.
- Инфраструктура как код (IaC): Terraform, Ansible.
- Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes, Helm.
- CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions, ArgoCD.
По данным на 2026 год специалисты с опытом до 2 лет в DevOps получают от 100 000 до 180 000 рублей. Зарплаты мидлов варьируются в пределах 180 000–250 000 рублей. На международном рынке (релокация или удалёнка) цифры кратно выше.
Компании всё чаще делают ставку на точечные инвестиции в ключевых специалистов. DevOps, архитекторы и senior-разработчики — именно те категории, которые будут получать опережающий рост доходов, пока массовый найм и общее повышение зарплат замедляются.
Войти в профессию можно сразу с погружения в DevOps или начать с позиции разработчика (например, изучить Python) и затем углубиться в инструменты DevOps.
Специалист по кибербезопасности
В последние несколько лет в России наблюдается дефицит кадров в кибербезопасности, поэтому в 2026 году эта профессия стала одной из самых критически важных. Киберугрозы качественно выросли и экономия на безопасности может стоить бизнеса целиком. Злоумышленники теперь не просто крадут данные, а уничтожают их, исключая возможность восстановления.
Чтобы войти в сферу кибербезопасности понадобится серьёзная техническая база.
Hard skills
- Фундамент IT: операционные системы (Windows, Linux) на уровне администратора, сети (TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS), понимание сетевых протоколов и архитектуры, скриптовые языки (Python, Bash, PowerShell) для автоматизации и написания собственных инструментов.
- Инструменты и технологии защиты: SIEM-системы (Elastic Stack, Splunk), NGFW, IPS/IDS, WAF, XDR, DLP-системы, сканеры уязвимостей (Nessus, Qualys, Max Patrol, RedCheck), а также инструменты пентеста (Kali Linux, Metasploit, Burp Suite, Nuclei).
- Специализированные знания: тактики и техники злоумышленников, понимание веб-уязвимостей и методов их обнаружения, анализ журналов, расследование инцидентов и форензика, знание законодательства в области защиты информации.
В кибербезопасности много направлений и конкретные навыки зависят от технической специфики и масштаба компании. По данным hh.ru на начало 2026 года, средняя зарплата специалистов по кибербезопасности составляла около 90 000 рублей. Эксперты прогнозируют рост доходов в этой сфере из-за высокого спроса и дефицита качественных кадров.
Реальные зарплатные вилки junior-специалистов варьируются от 60 000 до 100 000 рублей. Начинающим специалистам требуется база и готовность учиться. Специалисты с опытом от года могут получать 100 000 – 180 000 рублей.
На зарплату напрямую влияет уровень квалификации и наличие специализированных компетенций: пентест, форензика, DevSecOps, архитектура. Опыт работы со сложными инструментами и стеком технологий, а также понимание бизнеса и умение выстраивать процессы станут сильным конкурентным преимуществом. Впрочем, начинать придётся с изучения основ информационной безопасности.
Java-разработчик
Java уже 30 лет, и этот язык не просто не стареет, а остаётся главной серверной технологией. Он сочетает в себе производительность, надёжность и безопасность, что критически важно для систем, где ошибка может стоить миллиардов.
В 2026 году Java является основой enterprise-разработки в России. Банки (Сбер, ВТБ, Альфа-Банк), телеком-операторы, ритейлеры и госсектор активно ищут Java-разработчиков для поддержки и развития своих систем.
Несмотря на то, что спрос сместился в сторону опытных специалистов, Java-разработка остается одним из перспективных направлений для входа в IT.
Hard skills
- Java и JVM: Java 8/11/17, понимание устройства JVM, механизма сборки мусора и умение оптимизировать код, виртуальные потоки в Java 21.
- Фреймворки и библиотеки: Spring Boot, Spring Cloud, Hibernate / JPA.
- Работа с данными: SQL и PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, NoSQL.
- Инструменты и инфраструктура: системы сборки (Maven, Gradle), Git и системы контроля версий (GitLab, GitHub), Docker, Kubernetes / OpenShift, CI/CD (GitLab CI, Jenkins).
- Тестирование: юнит-тесты (JUnit, Mockito), интеграционные тесты.
По данным на 2026 год junior Java-разработчики могут рассчитывать на зарплаты от 80 000 до 120 000 рублей в месяц. Конкуренция среди джунов высокая, поэтому высоко ценятся учебные проекты и хорошая база знаний. Специалисты, которые могут самостоятельно решать рабочие задачи, востребованы больше и получают от 150 000 до 250 000 рублей.
Начать карьеру Java-разработчика лучше с изучения Java, а затем оттачивать навыки и осваивать другие современные инструменты.N5L7QX
Fullstack-разработчик
В 2026 году fullstack-разработка уже не только про «умею и фронт, и бэк». Разработчик должен видеть картину целиком и быстро находить решения на стыке технологий. Если фронтендер ждёт API от бэкендера, а бэкендер — дизайн от верстальщика, фулстек-разработчик делает всё сам, создавая мок и продвигая проект дальше без задержек.
Путь в fullstack-разработку требует системного подхода. Не нужно пытаться выучить всё сразу — осваивайте стек слоями, от фундамента к сложным инструментам.
Hard skills
- Фундамент: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, Git.
- Фронтенд (достаточно одного стека): React 19 / Next.js 15, Vue 4 / Nuxt 4 или Angular.
- Бэкенд (минимум один язык глубоко): Node.js, Python, Java, C# и фреймворки (Express.js, Spring Boot, NET Core, Django).
- Базы данных: SQL, PostgreSQL, MySQL, NoSQL и кэши (MongoDB, Redis).
- Инфраструктура и инструменты: Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions), облака (AWS / Yandex Cloud / VK Cloud).
- AI-инструменты: GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT для ускорения разработки, генерации шаблонного кода и отладки.
Чистых джунов в fullstack-разработке мало, чаще всего это специалисты из frontend- или backend-разработки, расширяющие свои компетенции. В 2026 году в России junior fullstack-разработчики получают от 120 000 до 200 000 рублей. Доход растёт с опытом и технологическим стеком.
Начинать лучше с изучения JavaScript, постепенно осваивая frontend и погружаясь в backend-разработку. Универсальные специалисты, владеющие AI-инструментами и современными фреймворками, остаются востребованными и спрос на них только продолжит расти.
Prompt-инженер
Общаться с нейросетью — всё равно что общаться с гениальным инопланетянином. Он знает всё на свете, но не понимает намёков, сарказма и не умеет читать между строк и чтобы получить от него нужный ответ, вы должны формулировать запросы предельно чётко, давать контекст и примеры. Примерно так работает общение с искусственным интеллектом, а переводчик с языка людей на язык машин называется prompt-инженером.
Специалист не просто даёт команды, а продумывает целые сценарии, ограничения и форматы вывода, чтобы нейросеть работала как надёжный и предсказуемый инструмент. Ключевые компетенции промпт-инженера — это понимание принципов работы ИИ, навыки проектирования промптов, коммуникация и креативное решение проблем.
В промпт-инжиниринг часто идут гуманитарии — они умеют точно и лаконично формулировать мысли. Тем не менее, базовый технический минимум необходим.
Hard skills
- Понимание работы больших языковых моделей (LLM): как они генерируют текст, что такое токенизация, как работают механизмы внимания, что такое «температура» и как она влияет на креативность ответов.
- Владение техниками промптинга: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, decomposition, priming.
- Python: умение работать с API нейросетей, автоматизировать тестирование промптов, обрабатывать данные. Знание Python отличает инженера от простого пользователя.
- Работа с Retrieval-Augmented Generation (RAG): понимание, как подключать к модели внешние базы знаний, чтобы ответы были точнее и актуальнее.
- Инструменты и платформы: опыт работы с фреймворками, платформами для прототипирования и инструментами для управления версиями промптов.
- Лингвистическая грамотность и английский язык: нейросети лучше понимают англоязычные запросы, а знание языка помогает читать документацию и исследования.
Уровень дохода промпт-инженера в 2026 году варьируется в широком диапазоне. Это связано с новизной профессии и разбросом требований.
По данным hh.ru начинающие специалисты получают 50 000–108 000 рублей, middle промпт-инженеры — от 116 000 до 158 000 рублей.
В профессию приходят из разных сфер: копирайтеры, лингвисты, тестировщики, аналитики, технические писатели — все, кто умеет чётко формулировать задачи для нейросетей. Освоить технические навыки и получить первый опыт для работы в профессии можно на курсах по нейросетям.
Главное о профессиях в IT-разработке
- Архитектор программного обеспечения самая высокооплачиваемая профессия. Подойдёт тем, кто прошёл длинный путь разработки, любит проектировать сложные системы и принимать стратегические решения.
- Профессия Data Scientist требует серьёзной математической подготовки и исследовательского склада ума. Вход сложный, но карьерные перспективы и доходы — одни из самых высоких.
- ML Engineer — инженерная профессия, близкая к Data Science, но с фокусом на внедрение моделей.
- Для AI-инженера важно быстро учиться и следить за стремительным развитием технологий.
- Облака — стандарт современной разработки, поэтому спрос на инженеров по serverless и облачным технологиям будет только расти.
- Сфера DevOps требует широкого технического кругозора и готовности оперативно решать проблемы. Подходящий вариант для всех, кому интересна инфраструктура, и кто любит разбираться, как работают сложные системы изнутри.
- Сфера кибербезопасности подойдёт людям с аналитическим складом ума, внимательным к деталям, которые любят искать уязвимости и разбираться в логике злоумышленников.
- Java-разработка подойдёт тем, кто хочет работать в крупных компаниях над сложными масштабными проектами, ценит структуру и предсказуемость.
- Fullstack-разработка требует постоянного обучения и широкого кругозора, но открывает много дверей.
- Prompt-инженер — самая доступная для входа профессия. Главное понимать, как устроены нейросети и не бояться экспериментировать.
Читайте также:
- Как зарабатывать на защите информации
- Как войти в UX/UI с нуля в 2026 году
