От пентестеров до клауд-архитекторов: семь IT-профессий будущего

В настоящее время IT продолжает оставаться одной из самых быстрорастущих сфер экономики. Глобальный тренд на цифровизацию и все большее проникновение digital-продуктов в нашу жизнь заставляют развиваться и рынок труда, создавая все больше новых профессий.

Новые цифровые специальности создают пространство для маневра. Усложнение работы digital-систем, распространенность технологий с искусственным интеллектом и облачных хранилищ рождает спрос на профессии на стыке программирования, аналитики и больших данных. Уже существующие IT-специальности остаются актуальными, но большую динамику развития получают сотрудники, работающие с разными системами и задачами.

Несмотря на то, что по состоянию на декабрь прошлого года число IT-вакансий в России за год уменьшилось на 26% (данные HeadHunter), на рынке труда сохраняется дефицит высококвалифицированных специалистов. По разным оценкам, общая потребность российской экономики в IT-специалистах составляет от 500 тыс. до 1 млн человек.

Однако уже сейчас наблюдается огромный интерес к IT-специальностям со стороны учащихся школ — 33% из них при поступлении в вузы в текущем году выбрали профессию программиста. Пик заявок на обучение IT-профессиям с помощью курсов в 2022 году пришелся на май-апрель. Самыми популярными специальностями по приросту заявок стали java-разработчик (+150%), QA-тестировщик (+50%) и python-разработчик (+48%).

Вместе с экспертами группы ЛАНИТ разбираемся, какие профессии сегодня востребованы бизнесом и государством и что необходимо для их освоения.

Бурная виртуализация бизнеса и рост интереса к облачному хранению данных стали предпосылками появления профессии облачного архитектора, отметила директор по персоналу компании «Норбит» Виктория Александрова.

По оценкам аналитического агентства iKS-Consulting, в 2021 году объем российского рынка облачных инфраструктурных сервисов составил 61,1 млрд руб., за год увеличившись на 53,2%.

«По сути, это аналог роли архитектора корпоративных приложений, но работает такой специалист уже в рамках облачных технологий, самым главным преимуществом которых является то, что они снимают функцию обслуживания инфраструктуры внутренней IT-командой. С одной стороны, облачный архитектор прекрасно разбирается в программных решениях, серверах, хранилищах и сетях, а с другой — обладает развитыми управленческими навыками», — говорит Виктория Александрова.

Такой специалист поможет создать дорожную карту, определиться с технологиями, которые будут использоваться, разработает облачную стратегию, спроектирует такую систему и обеспечит ее стабильную работу.

Необходимая база для работы облачным архитектором — хорошее техническое образование. За счет универсальности профессии ему также требуются знания из области кибербезопасности и управления изменениями.

Архитекторам облачных сервисов необходимо разбираться в обслуживании и разработке облачных приложений за счет DevOps и Agile, иметь опыт разработки ПО и знать языки программирования, во всяком случае самые популярные — Java, Python, C#. Полезно будет пройти сертификацию по облачной архитектуре одного из крупных облачных провайдеров, например, AWS, GCP, Azure, YandexCloud.

«Не стоит забывать и о soft-скиллах. Для облачного архитектора очень важно быть в тренде, следить за изменением технологий, появлением новых, быть любознательным. И, конечно, стоит развивать лидерские и управленческие качества, ведь такой специалист — командный игрок. А также и коммуникативные навыки, часто результаты проекта напрямую зависят от способности объяснить сложные технические вопросы бизнесу», — отмечает эксперт.

Работать облачные архитекторы могут в самых разных отраслях. Больше всего они востребованы в коммерческом секторе экономики, где наиболее распространена технология облачного хранения данных. Спрос на таких специалистов будет только расти, уверена Виктория Александрова.

Рост числа утечек персональных данных в России повысил спрос на специалистов, обеспечивающих защиту IT-систем от взломов — пентестеров. Они имитируют атаки на IT-инфраструктуру, ищут и анализируют уязвимости, которые могут нарушить работу системы или дать злоумышленникам доступ к конфиденциальным сведениям.

Такой специалист проводит PenTest — «тестирование на проникновение». Пентест позволяет корректно оценить степень защиты сервисов, обнаружить уязвимости и понять, насколько компания в целом соблюдает правила информационной безопасности (ИБ).

«Пентестер действует как потенциальный злоумышленник, пытается получить доступ к чувствительной и конфиденциальной информации и найти слабые места в системе», — говорит руководитель службы информационной безопасности компании «Онланта» Мурад Мустафаев.

Потенциальный пентестер, отметил Мустафаев, должен разбираться в технологиях защиты сервисов и обладать как теоретическими, так и практическими навыками их обхода. Он должен быть не только хорошим защитником, но и взломщиком.

В идеале такой специалист умеет писать код на нескольких скриптовых языках программирования, извлекать данные из веб-страниц, понимает, как работают браузеры и проходит коммуникация с сервером, знает типовые ошибки, которые допускают разработчики, понимает бизнес-логику и логику работы системы.

Обучиться профессии пентестера можно с помощью онлайн-курсов и интенсивов, которые проводят российские ИБ-компании — существующие образовательные программы в российских вузах пока не включают подобные направления.

Такие специалисты сегодня больше востребованы в частном бизнесе и в особенности в сфере банкинга и финансов, чаще всего компании привлекают пентестеров в формате IT-аутсорсинга, добавил Мурад Мустафаев.

К появлению этой профессии привел ряд факторов. Первый — рост числа кибератак на российские частные и государственные сервисы, объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ) и социально значимые учреждения. Второй — быстрое развитие технологий в этой сфере. Третий — изменение законодательных требований к обеспечению ИБ.

Как отмечал замглавы МИД РФ Олег Сыромолотов, в 2022 году число кибератак на Россию выросло на 80%. Основной удар принял госсектор и объекты КИИ.

За счет этого на рынке труда растет спрос на специалистов по ИБ, особенно работающих с учетом подхода Security by Design, рассказала Виктория Александрова. «Он позволяет минимизировать риски уже в начальной точке, то есть функции внедряются на каждом этапе создания системы», — отметила она.

Первоначальная задача эксперта по ИБ — аналитика угроз, определение требований к безопасности и подготовка рекомендаций по защите. Чтобы избежать финансовых и репутационных потерь компании, такие специалисты должны участвовать в каждом этапе построения системы, ее обслуживания и развития.

Направления по обучению экспертов по ИБ в последнее время стали появляться в российских вузах. Собственные кафедры в ряде учебных заведений развивают компании из сферы информбезопасности.

Больше всего в экспертах по ИБ нуждаются крупный бизнес и госсектор, отметила Виктория Александрова. При этом с недавних пор появился спрос на специалистов по защите персональных данных. От них ждут не только глубокой IТ-экспертизы, но и юридической.

Рост вычислительных мощностей и технологических возможностей, а также большой объем накопленной информации вызвали на рынке спрос на специалистов, которые работают с пользовательскими данными для решения задач бизнеса.

Еще одна причина появления дата-сайентистов — усложнение задач, требующих принятия решений и необходимых для этого алгоритмов. Дата-сайентист строит и тестирует математические модели поведения данных, находя в них закономерности и прогнозируя будущие значения.

«В сравнении с другими профессиями здесь очень много исследовательской работы. Часто бывает сложно определить на старте — каким будет конечный результат, мы можем лишь предполагать, исходя из наших знаний и опыта предыдущих проектов. Но кроме большой творческой составляющей есть еще и большая часть рутины, связанная с подготовкой данных, к этому нужно быть готовым», — подчеркивает руководитель лаборатории инноваций «Норбит» Дмитрий Демидов.


Окончательный продукт, над которым работает дата-сайентист, может быть представлен в виде отчета или модели, работающего программного кода.

В первом случае в отчете специалиста будут представлены выводы, полученные в ходе анализа работы компании. Например, если речь идет об интернет-магазине с большим оборотом, дата-сайентист может выявить высокий коэффициент продаж товаров с конкретными характеристиками с привязкой к месяцу или аудитории (допустим, продукты в упаковке зеленого цвета гораздо чаще покупают в июне), определить самый эффективный канал маркетинговой коммуникации в зависимости от возраста, пола или семейного положения.

Во втором случае разрабатываемый дата-сайентистом программный код отвечает на какой-то конкретный вопрос, допустим, каким может быть следующее предложение для клиента. Например, если речь идет о работе онлайн-банка, то ряду клиентов код может добавить в выдачу предложений оформление автокредита, другим — страховку для домашнего питомца. Это будет происходить с учетом транзакций и мест, где они были проведены, — в автосалоне или в ветеринарной клинике. Расчет предложения для клиента может быть сложнее с учетом объема дохода, возраста, района и других косвенных данных.

Российские вузы уже предлагают программы обучения профессии дата-сайентиста. Перейти на начальную ступень также очень легко с других IT-направлений за счет общего бэкграунда, однако сложнее стать высококлассным специалистом.

Для освоения профессии потребуется знание «институтской» математики, навыки программирования на Python и обработки данных. Среди soft-skills у дата-сайентистов необходим прежде всего широкий кругозор, так как дата-сайентист при решении задачи часто выходит за рамки отрасли, в которой работает, ему нужны междисциплинарные знания. И, конечно, коммуникабельность, потому что любая задача начинается со сбора информации: кто и что уже пробовал, какие есть особенности и подводные камни.

Эти специалисты востребованы в компаниях тех отраслей, где имеется большой объем накопленных данных, а продукт предполагает постоянное принятие решений. Главная особенность применения моделей машинного обучения в том, что они приносят больший эффект там, где есть большой масштаб. «Если у вас кафе с двумя столиками и маленькая кухня, на которой вы делаете бутерброды, то применение машинного обучения не окупится. Но если у вас сеть из миллиона таких кафе, то модели машинного обучения, созданные дата-сайентистами, могут улучшить финансовые показатели благодаря масштабам», — говорит Демидов.

Высокие темпы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и развитие рынка адаптивных образовательных технологий потребовали появления специалистов, задача которых — работа с данными, которые затем переносят на обучающие платформы, а также налаживание взаимодействия человека с ИИ в рамках учебного процесса.

Такой специалист формулирует цели обучения и подбирает вопросы для создания учебных курсов. Одна из его главных задач — сбор и корректное использование полученных от заказчика материалов на платформе.

В традиционном обучении формированием учебного процесса и составлением учебного плана занимается методист. Learning-инженер же помимо этого создает точки опоры для работы алгоритмов, задействованных в создании индивидуальной траектории обучения ученика в зависимости от его знаний и восприятия информации. Также специалист формулирует вопросы, на которые должны будут отвечать студенты при прохождении заданий. Это важный аспект, поскольку сегодня в процессе оценки результатов обучения также активно используется ИИ, а значит, данные на каждом этапе должны быть корректными.

Для освоения профессии learning-инженера необходимы усидчивость и критическое мышление. Будущий специалист должен уметь за короткий срок погружаться в тему и структурировать информацию. Learning-инженеру необходимо досконально знать интерфейс платформы, а также изучить функциональные инструменты для создания разнообразного контента. Один из главных навыков специалиста — работа с контентом и планирование целей обучения, поскольку от правильно выстроенной логики адаптивного курса будет напрямую зависеть его эффективность.

Потребность в learning-инженерах на рынке труда обусловливается ростом спроса на онлайн-образование и наращивание отдельных компетенций сотрудников. Сейчас таких специалистов чаще всего набирают в штат, либо компании дообучают собственных сотрудников.

Получить первичные навыки профессии learning-инженера можно с помощью доступных в интернете материалов по методике и компьютерной адаптации контента, отметил генеральный директор компании «Ланит-Терком» Вадим Сабашный: «Обучение с получением сертификата сегодня возможно только при трудоустройстве в компанию, у которой есть права на платформу, где проходит обучение, и которая занимается разработкой курсов».

Эта профессия — одна из самых востребованных в криптоиндустрии. Она стала актуальна после лета 2015 года, когда вышла Ethereum, платформа для создания децентрализованных сервисов на базе блокчейна, работающих на Smart-контрактах. В 2023 году эту технологию также поддерживают сайдчейны Solana, Cordana, Flow, Ton, Tezos и другие.

Непосредственно сам контракт представляет из себя компьютерный протокол, проводящий сделки и контролирующий их выполнение с помощью алгоритмов. При его заключении стороны прописывают в нем условия сделки, штрафы за невыполнение и ставят свои цифровые подписи. Такой механизм может применяться в любой системе, где отсутствует транзитное доверие, например, в банковской сфере.

Разработчик Smart-контракта создает алгоритмы работы блокчейн-сети в зависимости от проекта, где будет использоваться данный контракт. В ключевые обязанности этих специалистов входит разработка основ Smart-контрактов и их протоколов безопасности, а также применение в децентрализованных сервисах и приложениях.

Для освоения профессии необходимо изучить один из языков программирования Smart-контрактов, например, наиболее распространенный, JavaScript-подобный язык Solidity, разбираться в архитектуре и принципах функционирования распределенных реестров и писать чистый программный код. Также следует освоить одну из библиотек для написания Smart-контрактов — Open Zeppelin или Truffle.

«Код будут смотреть и размышлять, нельзя ли его как-то сломать, найти дырку в безопасности или просто скопировать себе и запустить точно такую же систему», — говорит Вадим Сабашный.

Обучиться профессии разработчика Smart-контрактов в России сейчас можно только с помощью различных курсов. Будущим специалистам необходимо понимать механику блокчейна, модель и алгоритм консенсуса PoW и PoS, знать теорию графов, а также где и когда исполняется код Smart-контракта.

Сейчас, как правило, соответствующими навыками в России обладают специалисты, изучившие технологии самостоятельно и осваивающие децентрализованные системы.

Если разработчики Smart-контрактов отвечают за бизнес-логику алгоритма в блокчейне, то специалисты в Web3-приложениях создают визуальную оболочку сайта и удобный для пользователя, корректно работающий продукт.

Потребность в разработке таких приложений появилась вместе с появлением Smart-контрактов в 2015 году, но как отдельное направление сформировалась только к 2018-2019 годам. В основном Web3-приложения применяют в пользовательском интерфейсе для доступа к децентрализованным приложениям (dApps), децентрализованным автономным организациям (DAO) и сервисам, обеспечивающим хранение и обработку данных на глобальном уровне.

Технологии в Web3 не сильно отличаются от Web2-решений: разработка проходит на языках JavaScript, Python, REST-интерфейсах, но изменяется набор необходимых библиотек, например, Web3.js, Web3.py. Как и для разработчика Smart-контрактов, здесь необходимо понимать механику работы блокчейна, а именно где и когда выполняется разработанный код и как выпускать новые версии. Поскольку Web3-решения в большинстве своем связаны с криптовалютами, то необходимо понимать, что это такое, как и где их можно хранить и обменивать. Все это позволит специалисту обеспечить должный технологический уровень разрабатываемых решений.

Несмотря на обилие рекламы курсов для освоения профессии Web3-разработчика, какого-либо признанного лидера среди них нет. При выборе обучения прежде всего надо учитывать, что речь идет о переходе с Web-разработки на Web3 или освоении с нуля.

Наиболее важные для разработчиков Web3-навыки — владение такими языками программирования, как JavaScript и Python, технологией CSS, понимание принципов использования и построения REST-интерфейсов. Кроме этого, необходимы знание технологии блокчейна и криптовалют, сильные аналитические и хорошие коммуникативные навыки, плюсом будет понимание принципов разработки Smart-контрактов и умение читать их код на языке Solidity.