Субботний пост без графиков — просто мой список, собранный из работы над собственным продуктом и разговоров с заказчиками. Gartner ещё в 2024 году прогнозировал, что до 2027 года генеративный ИИ потребует переобучения 80% инженерного персонала. По ощущениям, этот процесс уже идёт. Вот что, на мой взгляд, сейчас дорожает. 1. Умение формулировать задачу. Чётко описать, что нужно сделать, с какими ограничениями и как проверить результат. Это навык и для работы с ИИ-агентами, и для работы с людьми. 2. Системное мышление. Как данные проходят через систему, где узкие места, что сломается при росте нагрузки в десять раз. 3. Безопасность. Чем больше кода генерируется автоматически, тем дороже человек, который видит в нём уязвимость. 4. Данные и ML-инженерия. Не «обучить модель в ноутбуке», а встроить её в продукт: пайплайны данных, оценка качества, мониторинг. 5. DevOps и платформенная инженерия. CI/CD, наблюдаемость, инфраструктура как код. Код подешевел — его стало больше, и кто-то должен надёжно его доставлять. 6. Продуктовое мышление. Разработчик, который понимает, зачем бизнесу фича и как её измерить, ценится выше того, кто просто закрывает задачи. 7. Письменная коммуникация. Документация, архитектурные решения, внятное описание изменений. В распределённых командах это половина работы. Что заметно дешевеет — знание синтаксиса наизусть и скорость набора типового кода. Это теперь делает инструмент. А что бы вы добавили в этот список — или вычеркнули? #карьеравИТ #навыки #разработка #DevOps #ИИ