Что ждут от инженера в 2026 году: разбор 4 527 вакансий

Находка 17Личные качества – обязательны, cloud – часто «будет плюсом»

Коммуникацию почти всегда пишут как обязательное требование и почти никогда как пожелание. Cloud (публичное облако) заметно чаще попадает в «будет плюсом».

Числа и вакансии за этой находкой – в интерактивной версии →

Находка 18Как судят об успехе инженера, вакансии почти не пишут

Явный критерий успеха – что должно быть сделано или работать через месяцы на роли – есть лишь в нескольких процентах вакансий. Это нижняя граница: критерии искали только среди фрагментов, не попавших в другие разделы.

Числа и вакансии за этой находкой – в интерактивной версии →

Находка 19ИИ-рекрутер в отборе – редкость, и почти весь он у одной компании

Этап с ИИ-рекрутером или ИИ-интервью называют 7 вакансий из 100 с описанным отбором. В русскоязычных – почти каждая четвёртая, но 18 из 20 таких вакансий – одна компания. В англоязычных этап с ИИ редок; зато ещё 27 вакансий пишут оговорку «можем использовать ИИ при разборе откликов» – этапом мы её не считали.

Как устроен отбор – в интерактивной версии →

Зарплатные вилки по регионам

Вилка есть у 1 412 из 4 527 вакансий (31,2%). Вилка вакансии – из поля площадки, иначе первая из текста; в местной валюте, без пересчёта. В таблице – группы от 30 вакансий с названной вилкой; медиана «от» – типичная нижняя граница вилки, медиана «до» – типичная верхняя.

Где вилку называют редко, медиана не равна уровню рынка: это медиана по вакансиям, где вилка названа.

Как часто вилку называют

Сколько лет опыта просят

Нижняя граница стажа вакансии – наименьшее число лет среди её требований к опыту. У lead это часто стаж руководства командой. p25 и p75 – границы, между которыми лежит средняя половина вакансий.

Как сделано исследование

1. Собрали вакансии. Мы искали вакансии инженеров поиском и прямо на сайтах вакансий 16–17 октября 2026 года и сохранили каждую вакансию целиком, вместе с полями сайта: формат работы, вилка, страна.
2. Отобрали. Мы оставили вакансии инженеров уровня от мидла: бэкенд, фронтенд, fullstack, мобильная разработка, DevOps и SRE, данные, ML, безопасность, embedded, тимлиды, инженеры общего профиля. Копии одной вакансии на разных сайтах мы посчитали один раз. Долю ожиданий про ИИ мы считали отдельно – на вакансиях без ML-ролей: для ML-инженеров ИИ – сама работа, и они завысили бы долю.
3. Выписали всё, что сказано. Из каждой вакансии мы выписали дословно каждый пункт – обязанность, требование, опыт, формат работы, деньги, льготу, этап отбора, условие договора, сведения о команде и продукте – и отметили, обязателен ли пункт или «будет плюсом». Каждую цитату мы сверили с текстом вакансии.
4. Отметили, что подразумевается. Отдельно мы записали, чего вакансия прямо не говорит, но из текста следует: что стоит за «10+ лет опыта», скрытая нагрузка, о чём умалчивали. Каждый такой вывод опирался на конкретные пункты текста и везде помечен как вывод.
5. Свели формулировки к общему смыслу. Одно и то же разные компании писали по-разному. Похожие по смыслу пункты из разных вакансий мы свели в обобщённые формулировки, а близкие формулировки – в темы. Так получились 11 словарей: функции, требования, опыт, неявное, критерии успеха, формат работы, льготы, договор, отбор, контекст роли, ожидания про ИИ. Названия технологий мы свели отдельно: разные написания одной технологии стали одним названием.
6. Проанализировали каждый пункт. Каждый выписанный пункт мы отнесли к одной обобщённой формулировке или отбросили с записанной причиной. Часть работы мы выборочно сделали повторно и сравнили результаты.
7. Посчитали. Для каждой темы и формулировки мы посчитали долю вакансий, где она встречалась, – по всем вакансиям и по группам: роли, уровню, региону, языку вакансии. Каждое число проверяемое: для него сохранён список вакансий, и каждое число мы пересчитали заново, чтобы проверить.
8. Сделали выводы и проверили их. По числам мы сформулировали главные находки, сверили каждое число и каждую цитату с данными, а затем проверили выводы с трёх сторон: следуют ли они из данных, нет ли противоречий, не упущено ли важное. Неточные выводы мы исправили.

Кто в выборке

Это состав выборки, а не рынка: его задали поиск и сайты вакансий.

Роль

Уровень по тексту вакансии

Язык текста

Регион

Как правильно читать цифры

• Вакансии пишут, а не рынок требует. Корректно: «6 из 100 вакансий без ML-ролей называют ИИ-ассистента в требованиях». Некорректно: «рынку нужны инженеры с ИИ-ассистентами».
• Это снимок двух дней. Растёт ли что-то, данные не показывают.
• Это не вопросы собеседований. Отбор описан лишь в четверти вакансий; требования и вопросы интервью – разные вещи.
• Это не доли рынка по ролям и регионам. Состав выборки задан поиском и сайтами: вакансий с удалённым форматом работы, а также уровней staff и principal в ней больше, чем на рынке.
• Не написано – не значит не делают. Дежурства прямо называют редко, а подразумеваются они, судя по тексту, в каждой пятой вакансии.
• Неявное – наш вывод из текста. Там, где есть прямой подсчёт – вилка, поле сайта, пункт текста, – мы опираемся на него, а вывод из текста используем как дополнительный сигнал.
• Редкие формулировки – только для иллюстрации. Если формулировка встречается реже чем в 5 вакансиях из 100, мы не сравниваем её долю между группами: граница между похожими формулировками размыта, и разница может оказаться случайной.
• Уровень смешан с языком. Вакансии staff и principal почти все на английском, вакансии mid – в основном на русском. Поэтому уровни мы сравниваем внутри одного языка.
• Деньги – по вакансиям, где вилка названа. Где её называют редко, медиана не равна уровню рынка.
• Серии одной компании. Самые высокие и самые низкие доли в маленьких группах часто дают одна-две компании, опубликовавшие много похожих вакансий; карточка формулировки предупреждает об этом.

Понятия

Вакансия

Одна вакансия; копии одной вакансии на разных сайтах считаются один раз.

Дословная формулировка

Пункт вакансии слово в слово, например «collaborate with cross-functional teams».

Обобщённая формулировка

Общий смысл похожих дословных формулировок из разных вакансий, например «Работает со смежными функциями и командами».

Тема

Группа близких обобщённых формулировок, например «Взаимодействие с командами и стейкхолдерами».

Словарь

Все обобщённые формулировки и темы одного вида. Словарей 11: функции, требования, опыт, неявное, критерии успеха, формат работы, льготы, договор, отбор, контекст роли, ожидания про ИИ; отдельно – технологии.

Доля

В скольких вакансиях из ста встречается тема или формулировка; одна вакансия считается один раз, сколько бы раз она это ни повторяла.

Группа

Часть вакансий по одному признаку: роль, уровень, регион, язык текста, уровень вместе с языком. Группы меньше 30 вакансий не показываются.

Все вакансии и без ML-ролей

Доли считаются от всех 4 527 вакансий; доли про ИИ – от 3 813 вакансий без ML-ролей, потому что для ML-инженеров ИИ – сама работа.

Проверяемое число

Для каждого числа сохранён список вакансий, из которых оно посчитано; клик по числу на странице открывает этот список.

Вывод из текста

То, что вакансия подразумевает, но прямо не пишет. Это наш вывод по тексту вакансии, а не слова работодателя; на странице везде так и помечено.

Как ссылаться на исследование

Hard&Soft Skills. Что ждут от инженера в 2026 году: разбор 4 527 вакансий. Снимок вакансий 16–17 октября 2026. https://hardsoftskills.dev/engineer-jobs-research-2026