Две недели назад Moscow Times вышел с заголовком: «Russian IT Wages Stagnate as Growth Falls Behind Inflation». Медиана по Хабру — 183 тысячи рублей, рост за год около нуля при инфляции 5.6%. В реальных деньгах зарплаты IT-специалистов в России впервые за десятилетие пошли вниз.
В США — та же картина, только масштабнее. Средняя зарплата в tech — $112 521, рост 1.2% при инфляции 3.4%. С поправкой на покупательную способность — стагнация уже двадцать лет.
Но если копнуть в данные чуть глубже, картина оказывается не «всё падает», а гораздо интереснее. Одни роли растут на 88% в год. Другие — схлопываются на 73%. И граница между ними проходит не там, где все думают.
Данные: откуда и что брал
Для этого разбора я использовал четыре источника:
- JobsPikr— агрегатор 100M+ вакансий, отчёт AI Salary Benchmark 2026
- Ravio— европейская платформа компенсаций, AI Compensation Trends 2026
- Stack Overflow Developer Survey 2025— последний опубликованный (декабрь 2025)
- Habr / Moscow Times— российские данные за H2 2025
Ни один из них не идеален. JobsPikr агрегирует объявления, а не реальные офферы — значит, завышает. Ravio работает по данным HR-отделов — значит, не видит фрилансеров. Stack Overflow — self-reported. Habr — только русскоязычный рынок.
Но когда четыре источника с разной методологией показывают одну и ту же тенденцию — это уже не артефакт.
Главный парадокс: 41% сокращают, 92% нанимают
Первое, что бросается в глаза — цифры, которые не могут быть правдой одновременно:
- 41%работодателей планируют сокращать штат из-за AI-автоматизации
- 92%компаний говорят, что будут нанимать новых людей в 2026
Это не ошибка и не противоречие. Эторотация: компании одновременно увольняют одни роли и нанимают другие. QA уходит, ML-инженер приходит. Админ уходит, DevOps с AI-пайплайнами приходит.
Рынок не сжимается. Онперетасовывается.
Кто растёт, кто падает — таблица
Вот сводка по данным JobsPikr и Ravio за 2025–2026:
Изменение найма YoY
Зарплатная премия vs средняя
AI/ML Engineer
Data Engineer
DevOps / Platform
Security Engineer
Backend (senior)
Frontend (senior)
QA / Testing
Техподдержка L1-L2
Entry-level (все роли)
Последняя строка — самая важная. Найм на entry-level позиции (P1/P2 по грейдам) обвалился на73.4%за год. Это не «немного меньше джунов берут». Это обрушение.
Почему entry-level умирает
Раньше джун приносил пользу через 3-6 месяцев онбординга. Его главная ценность — дешёвые руки на рутину: простые баг-фиксы, тесты, вёрстка по макету, миграции данных. Ровно то, что в 2025-2026 начал делать AI-ассистент.
Copilot, Cursor, Claude Code — все они закрывают задачи уровня «джун в первый год». Не идеально, но достаточно, чтобы сеньор с AI-ассистентом не нуждался в двух джунах в команде.
Stack Overflow Developer Survey 2025 подтверждает:76% разработчиков используют AI-инструментыв работе. Год назад было 62%. Adoption растёт быстрее, чем рынок успевает адаптироваться.
Компании не стали тратить меньше на разработку. Они стали тратитьпо-другому: вместо трёх джунов — один мидл + подписка на Copilot.
Скрипт: считаем реальное изменение зарплат по грейдам
Чтобы не полагаться только на чужие отчёты, я написал скрипт, который парсит публичные данные Levels.fyi по Москве и считает медиану по грейдам за два периода.
Результат (приблизительный, на публичных данных — выборка небольшая, но направление совпадает с Habr):
Чем выше грейд — тем лучше динамика. Entry падает, Staff растёт. Ножницы расходятся.
Россия: свои особенности
Глобальный тренд в России усиливается двумя локальными факторами:
Первый — санкционный буфер.AI-adoption в российских компаниях отстаёт от глобального на 1.5-2 года. GigaChat и YandexGPT внедряются в крупняке, но средний бизнес пока в основном без AI-инструментов. Это замедляет дефляцию, но не отменяет её.
Второй — отток кадров.С 2022 года из России уехали десятки тысяч IT-специалистов — преимущественно мидлы и сеньоры. Это создало временный дефицит на средних грейдах, который частично компенсировал давление AI. Но этот буфер конечен.
По данным Habr, медиана в Москве — 230 тысяч, в Питере — 200 тысяч. Рост 4% при инфляции 5.6%. Postgres Professional прогнозирует стагнацию или точечные снижения в первой половине 2026.
Единственные роли, где двузначный рост сохраняется:AI/ML, кибербезопасность, сложная инфраструктура. Остальное — в лучшем случае инфляция.
AI-премия: сколько реально доплачивают за навыки
Отдельно интересно посмотреть назарплатную премиюза AI-навыки — насколько больше платят тем, кто работает с моделями, по сравнению с теми, кто не работает.
По данным Ravio на начало 2026:
- AI/ML специалисты на уровне IC (individual contributor) получают на12%больше, чем коллеги без AI-навыков на той же позиции
- На уровне Management — премия сужается до3%
- В среднем по индустрии —17.7%(но тут включены выбросы — стартапы, которые переплачивают за ML-инженеров в 2-3 раза)
Stack Overflow Developer Survey 2025 добавляет ещё одну деталь: медианная зарплата выросла у20 из 25 ролей— от 5% до 29%. Но рост неравномерный: больше всего выросли роли, связанные с ML-инфраструктурой и AI-безопасностью. Меньше всего — frontend и manual QA.
Это означает, что даже внутри одной компании два разработчика одного грейда могут получать зарплаты, отличающиеся на 15-20% — просто потому что один работает с LLM, а другой нет. И эта разница будет расти.
Что из этого следует
Три вывода, которые подтверждаются данными:
1. «AI заменит программистов» — неправда. AI заменяет конкретные задачи на конкретных грейдах.Баг-фиксы уровня L1, шаблонная вёрстка, базовые миграции — да. Проектирование архитектуры, работа с legacy, переговоры с бизнесом — нет. Это не про профессию, это про уровень.
2. Entry-level в текущей форме — под угрозой.Не «скоро исчезнет», а уже сжался на 73% за год. Для тех, кто входит в профессию, это означает: путь через «сначала стану джуном» больше не работает как раньше. Нужен другой вход — через AI-навыки, через open source, через конкретный домен.
3. Ножницы грейдов будут расходиться дальше.Сеньоры и Staff с AI-инструментами делают больше, стоят дороже. Джуны без уникальных навыков конкурируют с Copilot за одни и те же задачи. Средний грейд пока держится — но это вопрос времени.
Данные не врут: рынок не умирает, он перестраивается. И те, кто перестроится первым — выиграют.
Что делать, если ты entry-level прямо сейчас
Раз уж мы разобрали проблему — было бы нечестно не сказать, что с ней делать. Вот что я вижу работающим на реальных кандидатах, которых нанимаю и с которыми работаю:
Перестать конкурировать с Copilot.Если твоё резюме — «знаю Python, делал CRUD, писал тесты» — ты конкурируешь не с другими джунами, а с AI-ассистентом. И он дешевле. Нужна специализация, которую AI пока не закрывает: конкретный домен (финтех, медтех, промышленный IoT), конкретный стек (Kubernetes + observability, не просто «DevOps»), конкретный навык (работа с legacy-кодом на 500K строк, не greenfield).
Научиться работать С AI, а не вместо AI.Парадокс: лучшие джуны 2026 года — те, кто умеет эффективно использовать Claude Code, Cursor, Copilot. Они делают работу мидла, оставаясь на зарплате джуна. Временно. Но именно эти люди через год становятся мидлами — потому что они решают задачи мидл-уровня.
Open source > сертификаты.По данным того же Stack Overflow, 43% нанимающих менеджеров смотрят на GitHub-профиль при найме. Контрибьюшен в живой проект с 500+ звёздами стоит больше, чем три сертификата от Coursera. Это не значит, что сертификаты бесполезны — это значит, что у тебя должно быть что-то ещё.
Целиться в роли, где AI создаёт спрос, а не убивает.AI-инфраструктура, prompt engineering, evaluation, data quality — все эти роли появились за последние полтора года и растут. Они не требуют PhD. Они требуют практического понимания того, как LLM работают и ломаются.
Методологические оговорки
Несколько честных предупреждений по данным:
JobsPikrагрегирует объявления о вакансиях, а не реальные офферы. Зарплаты в объявлениях обычно на 10-15% выше реальных. Но нас интересует не абсолют, а динамика — и она надёжна.
Levels.fyiпо Москве — выборка маленькая (несколько сотен записей). Для статистической значимости недостаточно. Я использую эти данные как иллюстрацию направления, а не как точный замер.
Entry-level −73.4%— это глобальная цифра. В России сокращение менее драматичное (оценочно −30-40%), но точных данных по российскому рынку в разрезе грейдов нет.
Корреляция ≠ причинность.То, что найм entry-level падает одновременно с ростом AI-adoption, не доказывает, что одно вызвано другим. Есть и другие факторы: общее замедление tech-рынка после бума 2021-2022, сокращение венчурного финансирования, макроэкономика. AI — важный, но не единственный фактор.
Источники:
- AI Salary Benchmark 2026 — JobsPikr(100M+ вакансий)
- AI Compensation Trends — Ravio(данные HR-отделов)
- Developer Survey 2025 — Stack Overflow
- Russian IT Wages Stagnate — Moscow Times
- Entry-Level Crisis — Rezi.ai
- Tech Job Market 2026 — Second Talent
