В первом квартале 2026 года российские работодатели опубликовали более 16,5 тысячи вакансий, где требовались навыки работы с ИИ или готовность осваивать нейросети. Это в 2,7 раза больше, чем годом ранее.
При этом на рынке IT-специалистов наблюдается кризис. Вакансии получают по 100–200 откликов, но ни один кандидат не проходит отбор. Разберёмся, какие способы поиска работы действительно работают.
Рынок, который не радует специалистов по ИИ
На hh.ru есть так называемый hh.индекс — он показывает соотношение числа резюме к количеству вакансий. До 4 — дефицит кандидатов, 4–8 — норма, выше 8 — работодатель выбирает из множества откликов.
В III квартале 2025 года индекс по IT достиг 16,1 — вдвое выше, чем годом ранее. Сейчас он вырос до 18.
Ещё в 2023 году рынок был в пользу кандидатов. Сейчас — полная противоположность.
Количество вакансий сократилось примерно на треть по сравнению с 2024 годом. Крупные компании заморозили или сократили найм. Не потому что им не нужны специалисты, а из-за высокой ключевой ставки — бизнес стал осторожнее с расходами.
При этом зарплаты в ИИ-направлениях остаются высокими.
По данным «Хабр Карьеры», медианная зарплата ML-разработчика — около 227 000 рублей. Data Engineer получает в среднем 255 000 рублей (от 160 000 у мидлов до 350 000 у сеньоров). Data Scientist — 200–230 000 рублей в месяц. Специалисты по LLM и RAG-системам в Москве уже работают с вилками 450 000–650 000 рублей: таких экспертов мало, а спрос на «умные» внутренние системы растёт.
На Западе, например, ML Engineer в OpenAI или Google DeepMind получает от $300 000 в год. Российские зарплаты по номиналу ниже, но с учётом покупательной способности разрыв не такой катастрофичный.
Плохая новость: рынок перешёл от фазы «возьмём всех» к фазе «нам нужны конкретные люди». Джунов почти не берут — компании ищут готовых мидлов и сеньоров. Доля активно ищущих IT-специалистов за первое полугодие 2025 года выросла в 3,5 раза. Конкуренция растёт.
Хорошая новость: эксперты по ИИ, особенно те, кто умеет работать с языковыми моделями, строить агентные системы и внедрять ML в бизнес-процессы, по-прежнему в дефиците. Но найти работу стало сложнее. Важно, как именно вы это делаете.
Способы поиска работы для специалистов по ИИ
Классические джоб-борды — hh.ru, Хабр Карьера, getmatch
Самый очевидный путь. Работает, но медленнее, чем три года назад. На одну вакансию приходится в среднем 16 откликов только по IT. Ваше резюме может затеряться в стеке.
Компании автоматизируют скрининг. По данным 2025–2026 годов, 68% компаний, внедривших ИИ в рекрутинг, за первые полгода столкнулись с падением качества найма. Но проблема для кандидата в другом: алгоритм читает резюме до человека.
ATS-системы (applicant tracking systems) ранжируют отклики по совпадению ключевых слов. Фразы «работал с большими языковыми моделями» и «опыт внедрения LLM в продакшен» алгоритм может воспринять по-разному. Если формулировки не совпадают с вакансией, ваш отклик не дойдёт до рекрутера.
При этом 79% кандидатов негативно относятся к автоматизированным процессам. Но альтернативы часто нет.
Рекрутинговые агентства
Агентства берут комиссию — обычно 1–3 месячных оклада. При медианной зарплате ML-инженера в 227 000 рублей это 227 000–680 000 рублей. Эти деньги платит компания, но они уходят посреднику, а не в ваш карман.
Нетворкинг и телеграм-каналы
Этот способ работает лучше других, но требует времени. Большинство закрытых позиций в ИИ-сфере не публикуются на hh.ru — их закрывают через рекомендации или профессиональные сети.
Проблема в том, что нетворкинг — это не разовое посещение конференции. Это регулярная активность: публикации, выступления, участие в обсуждениях.
Фриланс-платформы
Российский фриланс в ИИ растёт: разметка данных, fine-tuning моделей, интеграция API, прототипирование агентов. Но большинство платформ работают по принципу аукциона — побеждает тот, кто предлагает меньшую цену или имеет высокий рейтинг.
Новичку войти сложно. А демпинг обесценивает труд и создаёт гонку за дно.
Как упростить трудоустройство специалисту по ИИ
Все описанные выше методы объединяет одна логика: вы идёте к работодателю. Рассылаете резюме, ждёте ответа, проходите ATS-фильтры, общаетесь с рекрутером — или ботом.
Есть и другой подход: не вы ищете компанию, а компании находят вас.
Так работает раздел AI-Профи на платформе SpeShu.AI. Вы создаёте профиль — указываете стек, опыт, формат работы — и вашу кандидатуру видят сотни компаний, которые ищут специалистов с вашим профилем.
Это не джоб-борд, где вы один из 16 откликнувшихся. Это витрина, где работодатели сами инициируют контакт. Такой формат особенно актуален для российского рынка ИИ.
Первая причина: спрос на ML-, LLM- и Data Engineering-специалистов остался, но стал более точечным. Компании не публикуют вакансии, потому что знают: из 100 откликов 95 не подойдут, а живой поиск займёт месяц. Им удобнее прийти туда, где кандидаты уже отфильтрованы.
Вторая причина: в ИИ-сфере репутация и портфолио часто важнее резюме. Профиль на AI-Профи — это не просто список должностей. Там можно показать реальные кейсы, описать решённые задачи и обозначить, с какими проектами хотите работать. Это отсекает нерелевантные запросы и привлекает тех, кому действительно нужен ваш опыт.
Третья причина: платформа охватывает не только штатный найм. Многие компании ищут специалистов на проекты, консалтинг или разовые задачи. В ИИ-рынке это нормально: бизнесу нужен эксперт на три месяца под пилот, а не сотрудник навсегда. Через AI-Профи вы попадаете и в этот сегмент.