сучасні професії в українській IT-галузі ‣ ZNAJ.ORG

Поки одні дискутують, чи витіснить штучний інтелект класичних програмістів, інші вже активно працюють у нових ролях, яких ще кілька років тому не існувало. Серед них — AI Solution Engineer, LLM Engineer, AI Security Engineer, MLOps-спеціалісти, ШІ-коучі для команд та експерти з керування агентними системами.

Спочатку весь ажіотаж навколо AI зводився до професії «промпт-інженер», однак сьогодні бізнес вимагає глибших компетенцій. Зараз потрібні фахівці, які не просто користуються ChatGPT, а створюють інноваційні продукти, впроваджують ефективні процеси та будують повноцінні бізнес-функції на базі штучного інтелекту.

Цю тенденцію підтверджують й міжнародні дослідження: World Economic Forum прогнозує, що до 2030 року AI та автоматизація створять близько 170 мільйонів нових робочих місць, замінивши при цьому приблизно 92 мільйони існуючих. PwC оцінює потенціал ШІ додати світовій економіці до 15,7 трильйона доларів, а LinkedIn називає AI Literacy однією з ключових навичок наступного десятиліття.

В Україні ринок поки невеликий: на платформах DOU та Djinni нараховується 330 і 489 вакансій відповідно, орієнтованих на AI-фахівців. Проте тренди тут абсолютно відповідають світовим — dev.ua поспілкувався з експертами EPAM, Ciklum, Railsware, ZONE3000, Levi9 та EVO про нові професії, складнощі підбору кадрів і трансформацію IT-спеціалістів.

Якщо в 2023 році роль Prompt Engineer була однією з найпомітніших на ринку праці, то сьогодні багато компаній ставляться до неї з обережністю. Вадим Власенко, AI Director в EPAM, зазначає, що вміння грамотно формулювати запити до ШІ — це мінімальний навик, який має бути у кожного IT-фахівця, тож виділені вакансії з такою назвою для EPAM не надто актуальні.

Зараз бізнес все більше шукає складніших професіоналів, які можуть робити більше:

• ШІ-коучів для адаптації командних процесів під AI-assisted development;
• Full-Stack AI Engineers, що створюють комплексні AI-рішення для продуктів;
• Фахівців на перехресті технологій і бізнесу, які розробляють агентів та оптимізують корпоративні процеси.

Цікаво, що в EPAM подібних експертів часто виховують зсередини, не покладаючись на зовнішній ринок праці.

У Ciklum відзначають виникнення унікальних професій, які поєднують у собі програмування, роботу з даними та ШІ. Найгарячіші позиції — AI/LLM інженери, MLOps/AI Ops спеціалісти, AI Product та AI Solution експерти.

Цікаво, що змінюються й традиційні ролі розробників. За словами Богдана Погасія, Senior Director Experience Engineering у Ciklum, роботодавці цінують не просто фронтенд чи бекенд-фахівців, а тих, хто здатен впроваджувати AI-інструменти у робочі процеси. Тепер від бекенд-інженера очікують не лише якісного коду, а й вміння керувати AI-сервісами, автоматизувати завдання й швидко перевіряти гіпотези.

Незважаючи на інтенсивний попит, ринок гостро відчуває нестачу спеціалістів із справжнім досвідом роботи над AI-проектами у продакшені. Хоча охочих пройти курси чи отримати сертифікати немало, реальна практика часто залишає бажати кращого.

«Кандидати дуже зацікавлені у таких вакансіях, бо це асоціюється з перспективою й професійним ростом. Проте рекрутинговим командам складно швидко закривати позиції», — ділиться Богдан Погасій.

Знати базові принципи роботи з RAG чи агентними системами і підтримувати їх у продакшені під серйозним навантаженням — це зовсім різні речі. Компанія ZONE3000, наприклад, не квапиться вигадувати нові назви посад і ставить у пріоритет глибокі технічні експертизи кандидатів.

Поки більшість фахівців фокусуються на розробці та автоматизації, формуються важливі напрямки у сфері безпеки. Компанія Levi9 відзначає зростання потреби у фахівцях AI Security Engineer — експертах, які розуміють ризики впровадження штучного інтелекту у різних галузях і знають, як ефективно їх мінімізувати.

Ігор Козлов, Data & ML Engineer у Levi9, пояснює: «Одного володіння AI-агентами вже недостатньо — потрібно вміти оптимально їх застосовувати та контролювати можливі загрози». Зі збільшенням довіри до AI у бізнес-процесах, питання безпеки, перевірки рішень агентів, а також розмежування автоматизації та ризиків стають критично важливими.

Співзасновник SoftServe Тарас Кицмей прогнозує появу абсолютно нової професії — інженерів довіри. Вони будуть відповідати за те, щоб результати AI-систем були не лише якісними, а й перевіреними, адже ключова проблема — не генерація інформації, а довіра до неї.

«Коли чатбот дає відповідь, не завжди зрозуміло, чи можна їй довіряти. Те саме стосується коду, який генерує штучний інтелект», — наголосив Кицмей під час форуму у Львівській політехніці.

Також він підкреслив, що AI стирає кордони між наукою та інженерією, і з часом роботи з AI потребуватимуть дедалі більше наукового підходу.

У Railsware вважають, що найголовніша зміна стосується не появи нових посад, а трансформації вимог до фахівців. Тепер практично всі ролі передбачають вміння ефективно використовувати AI-інструменти й інтегрувати їх у повсякденну роботу.

Дарина Кузьмик, Talent & Culture Lead у Railsware, відзначає: «Навички роботи з AI стають новою цифровою грамотністю. Згодом це буде так само необхідно, як уміння працювати з офісними програмами або писати код — базовий мінімум.»

Передбачати, яким буде IT за кілька років, досить складно, бо технології змінюються надзвичайно швидко. Вікторія Томчинська з ZONE3000 вважає, що реальні прогнози можна робити максимум на півроку вперед.

Тарас Кицмей доповнює, що класична модель розробки вже зазнає трансформації: штучний інтелект візьме на себе більшість етапів, частина ролей зникне, інші стануть життєво необхідними.

В EPAM упевнені, що AI-грамотність скоро стане базовою вимогою для всіх IT-спеціалістів. Вадим Власенко каже:

«Люди, які вміють користуватися штучним інтелектом, вже сьогодні працюють продуктивніше. Незабаром це стане стандартом, без якого знайти роботу буде дуже складно.»

У Ciklum малюють образ майбутнього фахівця як AI-augmented engineer — людини, що поєднує технічну експертизу, бізнес-розуміння і навички роботи з AI-системами.

За словами Богдана Погасія, тепер значно важливіше не обсяг написаного коду, а швидкість тестування ідей, адаптивність і здатність досягати цілей у складних, непередбачуваних умовах. Ці інженери фактично стануть операторами AI-агентів: формуватимуть завдання, контролюватимуть процес і нестимуть відповідальність за кінцевий результат.

Представники EVO наголошують, що сучасний IT-ринок все більше орієнтується на реальні результати, а не на потенціал. Рекрутери віддають перевагу кейсам із практичним досвідом, pet-проєктам та портфоліо, які демонструють ключові навички поза межами конкретних технологій:

1. Аналітичне мислення;
2. Гнучкість та комунікабельність;
3. Робота з даними та ухвалення рішень у невизначеності.

Дарина Кузьмик додає: справжньою перевагою стане поєднання міцної технічної бази та глибокої AI-флюентності.