Автоматизация, ИИ и дефицит кадров: на пересечении этих трендов формируются профессии, значимость которых может вырасти в ближайшие 15 лет. Часть этих профессий уже существует и будет быстро набирать значимость, другие только начинают формироваться как отдельные карьерные направления.
Инженер робототехнических системУже сегодня инженер проектирует и настраивает роботов для промышленности, логистики и сельского хозяйства. Например, программирует робота на конвейере так, чтобы тот точно и быстро собирал детали, но при этом не задевал работающих рядом людей.
К 2040 году такие инженеры, скорее всего, смогут создавать полностью автономные системы. Роботы будут сами находить нужные детали, проверять качество сборки и при необходимости перестраивать работу на ходу. Роль человека сместится от непосредственного управления роботами к постановке задач, контролю и настройке этих систем.
Инженеру по робототехническим системам необходимо разбираться в механике и электронике, владеть навыками программирования, понимать принципы работы систем автоматизации, уметь настраивать промышленных роботов и работать с цифровыми двойниками — виртуальными копиями оборудования, на которых можно заранее моделировать и тестировать все операции до ввода системы в эксплуатацию. Помимо этого, специалисту требуется владение технологиями компьютерного зрения, которые позволяют роботам распознавать объекты и ориентироваться в окружающей среде, а также умение разрабатывать алгоритмы безопасного движения и взаимодействия с человеком.
По данным hh.ru, медианная зарплата специалистов с навыками в области робототехники по итогам 11 месяцев 2025 года достигла 79,7 тыс. руб. в месяц, что на 14% выше показателя за аналогичный период 2024 года. В Москве медиана выросла до 119,1 тыс. руб. в месяц, а ведущие робототехники в столице могут зарабатывать от 350 тыс. руб. в месяц.
Инженер предиктивной диагностики
Специалист по предиктивной диагностике превращает данные в прогнозы, тем самым помогая руководству компаний принимать упреждающие решения и работать с рисками. Для этого он строит модели машинного обучения, которые анализируют данные с датчиков, оборудования, медицинских приборов или информационных систем и прогнозируют вероятность отказа или ухудшения состояния объекта. Его задача — не устранять последствия, а предупреждать их появление.
Он объединяет компетенции в математике, IТ и конкретной предметной области — будь то сельское хозяйство, медицина, финансы, ретейл, логистика или промышленность. Например, если он работает в сельском хозяйстве, то должен понимать агрономию: как погода, влажность почвы и болезни растений влияют на урожай. С технической стороны потребуется умение работать с большими данными и разрабатывать прогнозные модели.
Такие специалисты получают в среднем около 220 тыс. руб. в месяц, если ориентироваться на размещенные вакансии. У опытных профессионалов со знаниями в области прогнозного моделирования зарплаты находятся в диапазоне 300–500 тыс. руб. и выше. Спрос на специалистов есть в сельском хозяйстве, здравоохранении, финансах, ретейле, логистике и промышленности.
AI-продакт-менеджерЗапускает продукты и решения на базе искусственного интеллекта. Например, это может быть ИИ-помощник врача, который помогает анализировать снимки и заполнять медицинскую документацию, или система управления беспилотным грузовиком, который принимает решения на дороге без участия водителя.
Продакт-менеджер должен понимать, как устроены ИИ-модели, как проходит цикл разработки и внедрения таких решений, уметь формулировать продуктовые гипотезы с учетом вероятностной природы моделей, иметь навыки работы с ML-метриками и оценки экономики ИИ-продуктов.
На рынке нет обширной статистики зарплат именно ИИ-продактов. Продакт-менеджеры, выполняющие близкие к ИИ-продакт-менеджеру функции, получают медианную зарплату около 220 тыс. руб. в месяц. Опытные специалисты с глубокими техническими и продуктовыми знаниями могут рассчитывать на доход от 300 тыс. руб. в месяц.
Инженер генеративных ИИ-систем
Дообучает, оптимизирует и внедряет большие языковые модели, а также генеративные нейросети, способные создавать новый контент: текст, изображения, аудио, видео. Его работа — применять уже существующие мощные модели (вроде GPT, GigaChat и других) для решения конкретных бизнес-задач.
GenAI-инженер должен уверенно программировать на Python. Ему также необходимо понимать принципы работы нейросетей, интегрировать модели в продукты и бизнес-процессы, адаптировать их под конкретные задачи и оценивать качество результатов. Работа с нейросетью строится через специальные инструменты, которые позволяют ей не просто отвечать на вопрос, а выполнять цепочку действий: найти данные в интернете, сопоставить их с внутренней базой знаний компании и только потом дать ответ.
По данным hh.ru, ML-инженеры, занимающиеся проектированием и внедрением решений на базе ИИ, получают медианную зарплату около 220 тыс. руб. в месяц. Опытные специалисты с глубокими знаниями в области генеративных моделей могут претендовать на доход от 300 тыс. руб. в месяц.
Продуктовый аналитик
Формулирует продуктовые гипотезы, проводит эксперименты, анализирует поведение пользователей и дает бизнесу рекомендации, которые важны для роста метрик.
Например, раньше онлайн-кинотеатры знали, сколько минут пользователи смотрели сериалы и на какой серии останавливались. Теперь продуктовый аналитик, опираясь на поведенческие данные и результаты A/B-тестов, помогает выявлять закономерности: какой эпизод с наибольшей вероятностью будет досмотрен до конца, а где пользователь, скорее всего, прервется. Он может посоветовать изменить порядок рекомендаций или запустить персонализированные уведомления о скидках на подписку в момент, когда модель прогнозирует высокий риск оттока.
Таким образом продуктовый аналитик помогает бизнесу расти с помощью данных. В команде работает совместно с продакт-менеджером.
Должен владеть SQL и Python для работы с данными, понимать продуктовые метрики, уметь проектировать эксперименты (A/B-тесты) и интерпретировать их результаты. Ему также важно разбираться в статистике, уметь визуализировать данные и формулировать рекомендации для бизнеса.
По данным исследования Lamoda Tech, в котором участвовали 115 аналитиков из крупных российских IТ-компаний, медианная зарплата продуктового аналитика составляет около 215 тыс. руб. в месяц. По данным GeekLink, среднее значение достигает 256 тыс. руб. в месяц. Опытные специалисты в крупных компаниях могут зарабатывать до 600 тыс. руб. в месяц.