Карьера в IT и мифы

ОБЯЗАТЕЛЬНОДЛЯ НОВИЧКОВ

Всем

Обзор карьеры в IT

Пробуйте разное — разработку, тестирование, аналитику, документацию, поддержку. Не зацикливайтесь на идеальном плане. Карьера в IT — это поиск своего места через эксперименты, а не по прямой.

Заметка

Исследователи подтвердили, что нейросетевые резюме получают офферы (предложения о работе) гораздо чаще рукотворных. Шансы на трудоустройство разнятся в 20-60%. Так происходит, потому что HR-фильтры от аутсорсинговых систем до ручного просмотра рекрутерами, научились безжалостно находить косяки в человеческих текстах. А в идеально вылизанной по мнению нейросети, придраться не к чему. Сами нейросети выбирают чаще резюме, которые сгенерированы такими же нейросетями. Это назвали как "ИИ-нарциссизм". Поэтому сейчас у нас парадоксальная эпоха, когда мы пишем через роботов, чтобы понравится другим роботам. Забавно, не правда ли?

Карьера - это профессиональный путь, связанный с созданием, анализом или управлением. Она включает в себя разработку программного обеспечения и множество смежных ролей, таких как аналитика, тестирование, управление продуктом и обеспечение информационной безопасности.

Перед погружением в отрасль следует быть готовым к тому, что часть сведений являются мифами, распространёнными заблуждениями, формируемыми под влиянием медиа, маркетинга образовательных платформ и поверхностного понимания отрасли. Они могут вводить в заблуждение начинающих специалистов и искажать реальные ожидания работодателей.

К сожалению, СМИ и медиа пропагандировали долгое время именно обучение языкам и «быстрый путь к хорошим деньгам». Многие начинающие ошибочно считают, что освоение одного языка программирования гарантирует трудоустройство, однако рынок труда предъявляет более широкие требования к компетенциям специалиста. Но важно усвоить несколько ключевых моментов.

1. Мы не нужны рынку. Звучит грубо, но рынок труда всё же ориентирован на ценность, которую специалист приносит бизнесу, а не на факт наличия технических знаний. Если мы не усвоим это, развития не будет. Не нужно считать, что обучившись языку программирования или новой трендовой технологии, за нами побегут, такому не бывать.
2. Работодатели прекрасно знают о лёгкости обучения и о том, что можно использовать нейросети. На практике нейросети вас не спасут, когда речь пойдёт о решении сложных задач, к примеру, когда проект огромен, и без знания контекста ИИ просто не справится с задачей.
3. IT является лабиринтом. В отличие от традиционных профессий, где можно стать узким специалистом (юрист-договорник, стоматолог-хирург), здесь требуется гибкость и адаптация, а не приверженность чему-то одному. Думая, что вы «сначала изучите одну технологию в идеале, потом перейдёте к другой», вы рискуете застрять на этой технологии на всю жизнь. А время летит, нужно развиваться и изучать больше технологий.
4. Но не нужно прыгать с одного стека на другой и бежать за каждым трендом. Как было заметно из истории, если поначалу использовали одни инструменты, через несколько лет появлялись другие инструменты, и вроде бы создаётся впечатление «устаревания» и «замены старья». Но это работает немного сложнее, ведь представьте, после раздувания IT-пузыря на рынке, всех специалистов, следящих за трендами, стало много. Поэтому важно следить, изучать, но не переключаться полностью. Просто будьте в курсе.

Вот такая вот противоречивая ситуация получается, из-за которой новички и застревают в ужасе. Если представить себе развитие карьеры как движение по маршруту, то в большинстве случаев в IT этот маршрут не прямолинейный. Он извилистый, полон поворотов, ответвлений и иногда даже обратных путей. И это нормально.

Карьерный путь в IT

Карьера в IT чаще напоминает граф с множеством узлов, где специалист может начать как разработчик, затем перейти в аналитику, а завершить путь как технический писатель или преподаватель. Гибкость и любознательность важнее узкой специализации на ранних этапах.

Надо с чего-то начать, и для начала изучите базу - аналитику, разработку, тестирование. Именно поэтому в первом томе нет большого акцента на разработке, ведь не факт, что вы именно разработчик. Здесь у вас два пути.

Первый путь - линейный (специализированная траектория). Вы начинаете кодить/тестить/анализировать, развиваться в разных технологиях, повышать квалификацию и поступаете на первую должность ассистентом, стажером или, если повезёт, джуном. Дальше вам нужно просто работать, развиваться, набираться опыта, потом пройдёте карьерный рост с младшего к старшему, а потом станете лидом группы разработки/тестирования/аналитики на проекте. Вполне хорошо, почему бы и нет.

Второй путь - «графовый» и извилистый (трансверсальная траектория). Вы попробовали кодить и понимаете, что работать с документацией вам легче, но вот писать программы тяжко, постоянно ошибаетесь, и много времени тратите на анализы или тесты задач. Можно попробовать переквалифицироваться в тестировщики или аналитики, и если не подойдёт, пробовать себя дальше - продакт-менеджер, администратор, маркетолог, DevOps, технический писатель, преподаватель, и так далее. Вот лишь некоторые из них:

Профессия	Описание
Product Manager / Продакт-менеджер / Руководитель	Отвечает за жизненный цикл продукта, взаимодействует между командой и бизнесом.
Business Analyst / Бизнес-аналитик	Исследует потребности клиентов, переводит их в технические требования.
Система Analyst / Системный аналитик	Анализирует процессы, системы и данные, чтобы предлагать решения.
Project Manager / Scrum Master	Управляет процессами, сроками, коммуникацией внутри команды.
QA / Тестировщик ПО	Обеспечивает качество продукта, находит баги, пишет тест-кейсы.
DevOps / SRE (Site Reliability Engineer)	Занимается инфраструктурой, деплоем, автоматизацией процессов.
UI/UX Designer / Дизайнер / Веб-дизайнер / Графический дизайнер	Создаёт интерфейсы, исследует пользовательское поведение, проектирует удобные продукты.
Technical Writer / Технический писатель	Пишет документацию, туториалы, справочные материалы.
Support / Helpdesk Specialist / Техническая поддержка	Консультирует пользователей, решает технические проблемы.
Системный администратор	Отвечает за установку программ, настройку серверов и железа.
Данные Analyst / Аналитик данных / Данные Scientist / Данные Engineer	Работает с данными, строит отчёты, анализирует метрики.
Cybersecurity Specialist / Кибербезопасник / Специалист по ИБ	Защищает данные, системы, сети от угроз.
IT Recruiter / HR в IT	Нанимает специалистов, работает с рынком труда, рекрутинговыми платформами.
IT Lawyer / Legal Counsel in Tech / IT юрист	Занимается вопросами регулирования, защиты данных, лицензирования, GDPR, смарт-контрактов и многого другого.
IT Marketing / Growth Hacker / Маркетолог / Менеджер по продажам	Продвижение продукта, digital-маркетинг, SEO, контент, аналитика.
IT Trainer / Mentor / Coach / Преподаватель	Обучает других, проводит курсы, ведёт блоги, записывает видео.
Tech Entrepreneur / Founder / Основатель чего-то своего	Создаёт собственный стартап, управляет командой, ищет инвестиции.
Blockchain Developer / Smart Contract Auditor / Специалист по криптографии	Работает с децентрализованными системами, криптографией, смарт-контрактами.
AI Ethicist / AI Engineer / Специалист по ИИ	Занимается этическими аспектами использования искусственного интеллекта, либо изучением и развитием ИИ в принципе.

И таких можно считать и считать - их множество, и одна из них может быть вашей, и может быть даже не связана с кодированием. Главное — пробовать и находить своё. Карьера в IT — это не про идеальный план, а про эксперименты, адаптацию и поиск своего места.

---

ИИ в рекрутинге

Современные платформы трудоустройства активно внедряют ИИ для автоматизации рутинных задач рекрутинга. Например, в 2025 году одна из крупнейших российских платформ запустила инструмент, способный генерировать черновики вакансий, фильтровать отклики и вести первичную коммуникацию с кандидатами. Такие системы снижают административную нагрузку, но не заменяют экспертную оценку квалификации.

Это порой доходит до абсурдной ситуации, когда:

• соискатели используют ИИ для составления резюме;
• соискатели используют ИИ для подготовки к собеседованию;
• соискатели используют ИИ на самом собеседовании;
• HR используют ИИ для анализа резюме;
• HR использует ИИ для подготовки к собеседованию;
• HR использует ИИ на самом собеседовании.

Мне сложно сказать, стоит ли использовать ИИ для подготовки резюме. Проблема в том, что нейросеть скажет:

• убрать всё лишнее (нерелевантный опыт);
• фокусироваться не на описании функциональности, а на достижениях;
• использовать показатели - цифры, статистику, динамику.

Например, ИИ порекомендует сказать в резюме "Повысил продажи на 200%", "увеличил конверсию на 30%", "сократил время обработки запросов вдвое" или что-то в этом духе. И самый абсурд, его рекомендации сочетаются с ИИ, который анализирует резюме! Отсутствие таких метрик может снизить видимость профиля, даже при высокой технической квалификации.

Вы можете быть гением, знать все языки программирования, но если у вас не будет цифр в резюме, ИИ просто вас пропустит, так как язык машины - числа и статистика. Эти системы анализируют ключевые слова, достижения в цифрах и соответствие профиля заявленным требованиям.

Такие дела. Фактически, получит работу именно тот, кто красиво адаптируется под алгоритмы. А рынок труда ориентирован на измеримую ценность, а не на наличие формальных знаний.

---