Согласно исследованию, проведенному компанией IT_ONE, почти 35% вакансий в различных областях разработки программного обеспечения включают требования в сфере вайбкодинга. Среди них – знание популярных инструментов ИИ и способность эффективно интегрировать ИИ в рабочие процессы. Об этом редакции IT Speaker сообщили в компании. В результате анализа было рассмотрено приблизительно 12 тысяч вакансий.
Наиболее часто требования о знании вайбкодинга встречаются у кандидатов на позиции Data-инженера, Data-сайентиста, ML-инженера или системного аналитика. Часто от соискателей ожидается знание Python (безусловный лидер) и Java. Также большинство вакансий включает термин «ИИ-разработка» или схожие термины, такие как «ML», «промпт-инжиниринг» в контексте разработки и т. д. Кроме того, кандидатам необходимо знать различные ИИ-инструменты, например GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude. Также имеются требования к навыкам проверки и тестирования кода, сгенерированного ИИ (валидации).
Реже от кандидатов требуют создавать эффективные промпты для автоматизированного написания кода (промпт-инжиниринг), понимать пределы возможностей языковых моделей (LLM), а также уметь интегрировать ИИ в процесс разработки (workflow). Относительно редко встречаются требования к использованию ИИ для отладки кода (AI-assisted debugging), навыкам ИИ-генерации unit-тестов и тест-кейсов, а также к техникам создания и настройки ИИ-агентов для автоматизации.
«Сегодня под вайбкодингом рынок чаще всего понимает не просто способность “кодить на чувствах”, а использование ИИ в роли помощника (AI-assisted / agentic coding). Разработчик должен уметь быстро получать черновой код от LLM/агентов, но при этом он сам несет ответственность за архитектуру этого кода, его проверку, безопасность и выпуск в продуктив. Это значит, что рынку нужны в первую очередь опытные специалисты, которые объединяют классические навыки программирования и CI/CD с навыками вайбкодинга», – заявила руководитель направления ресурс-менеджмента в компании IT_ONE Ксения Манскова.
Опрос руководителей компаний, для которых актуально направление внутренней разработки, показал, что компании применяют ИИ для решения задач написания и рефакторинга кода, автоматизации рутинных операций, генерации тестов и тест-кейсов, дебаггинга и поиска ошибок, а также для создания документов и SQL-запросов, анализа требований, поиска и отбора кандидатов (HR), автоматизации код-ревью.
Однако из-за нехватки внутренних инструментов ИИ, блокировки внешних сервисов (в том числе из-за санкций), недостатка знаний в промпт-инжиниринге и невозможности оценить пользу от использования ИИ возможности специалистов остаются ограниченными.
Ранее платформа гибкой занятости SkillStaff совместно с сервисом Talenttest провела анализ поведения ИТ-специалистов при прохождении технических тестов. В ходе исследования, охватившего более 3000 оценочных сессий, выяснилось, что 37% кандидатов используют внешнюю помощь – переключаются на сторонние ресурсы, обращаются к нейросетям или заранее проходят тесты с чужого аккаунта.
ИИ меняет работу финансовой функции
