Спасибо, что вы с нами!
Нанимать специалистов по ИИ — значит обеспечить бизнесу конкурентное преимущество, снизить издержки за счёт автоматизации и успешно внедрять отечественные цифровые решения в условиях технологической независимости. Без таких экспертов компания не сможет эффективно работать с данными, соответствовать регуляторным требованиям и масштабировать инновации.
Эксперты системы автоматизации точечного и массового подбора персонала «Поток Рекрутмент» подготовили обзор для HR-менеджеров о том, кто такой специалист по ИИ, какие компетенции он привносит в бизнес и в каких отраслях его навыки особенно востребованы.
Содержание:
Почему специалист по ИИ так востребованы?
Специалисты по ИИ востребованы, потому что именно они позволяют бизнесу превращать большие объёмы данных в реальные решения: автоматизировать процессы, повышать точность прогнозов, персонализировать взаимодействие с клиентами и снижать издержки. В условиях технологической независимости, санкционного давления и активной цифровизации — особенно в России — компании стремятся внедрять отечественные ИИ-решения, что резко увеличивает спрос на квалифицированных экспертов. Кроме того, ИИ уже перестал быть «опцией» — он стал необходимым элементом конкурентоспособности.
По данным анализа данных в системе автоматизации точечного и массового подбора персонала «Поток Рекрутмент», количество вакансий с упоминанием в названии должности «ИИ» или «AI» с 2023 по 2025 год выросло более чем в 3 раза. При этом впервые работодатели начали публиковать вакансии о поиске специалистов по ИИ еще в 2016 году - до массового развития нейросетей в современном понимании этого слова.
Кто такой специалист по ИИ: ключевые роли
При найме важно понимать, что «специалист по ИИ» — это собирательный термин. В реальности команда может включать несколько профилей с разными компетенциями, кроме того, важно понимать контекст использования ИИ.
Пример специалистов по ИИ в зависимости от типа задач:
Специалисты по обучению и поддержке ИИ-решений
Адаптируют ИИ под пользователей и обучение работе с ним. Критически важны на этапе масштабирования и повседневного использования ИИ.
- ИИ-консультант / внедренец — обучает сотрудников работе с ИИ-системами, собирает фидбэк, адаптирует интерфейсы.
- AI тренер / Prompt-инженер — обучает ИИ на качественных данных, формулирует промпты для LLM (особенно актуально для генеративного ИИ).
- Специалист по аннотации данных — готовит и размечает датасеты для обучения моделей.
- ИИ-аудитор — оценивает риски предвзятости, прозрачности и соответствия законодательству.
Исследователи и разработчики ИИ (AI Research & Development)
Создают новые алгоритмы, модели и архитектуры ИИ. Чаще всего работают в R&D-центрах, ИИ-лабораториях, крупных tech-компаниях.
- ИИ-исследователь/AI Research Scientist — занимается фундаментальными и прикладными исследованиями (например, улучшение трансформеров, генеративных моделей).
- Инженер по компьютерному зрению/Computer Vision Engineer — разрабатывает модели для анализа изображений и видео.
- NLP-специалист — создаёт системы обработки естественного языка (чат-боты, анализ тональности, машинный перевод).
Аналитики и учёные по данным (Data & AI Analytics)
Извлекают бизнес-ценности из данных с помощью ИИ. Часто работают на стыке бизнеса и технологий.
- Специалист по работе с данными/Data Scientist — строит предиктивные модели, тестирует гипотезы, подготавливает данные для ML.
- ИИ бизнес-аналитик/AI Business Analyst — формулирует бизнес-задачи под ИИ, оценивает экономическую эффективность решений.
- ML-аналитик — специализируется на интерпретации и валидации моделей машинного обучения.
Инженеры по внедрению и эксплуатации ИИ (AI Deployment & MLOps)
Переводят модели из лаборатории в промышленную эксплуатацию. Без них даже самая точная модель так и останется «на ноутбуке учёного».
- ML-инженер (ML Engineer) — отвечает за масштабируемое развёртывание, мониторинг и обновление моделей.
- MLOps-инженер — автоматизирует CI/CD-процессы для ML, управляет версиями данных и моделей.
- Инженер по интеграции ИИ — подключает ИИ-модули к корпоративным системам (ERP, CRM, MES и др.).
Отраслевые ИИ-специалисты (Domain AI Experts)
Применяют ИИ в конкретных индустриях. Объединяют технические навыки с глубокой экспертизой в отрасли.
- ИИ-медик/Medical AI Specialist — ИИ в здравоохранении.
- AI-аналитик в ритейле/Retail AI Analyst — персонализация, прогноз спроса.
- AI-аналитик в промышленности/Industrial AI Engineer — предиктивное обслуживание, computer vision на производстве.
- ИИ риск-менеджер/AI Risk Analyst — фрод-детекция, скоринг в финансах.
- Специалист по искусственному интеллекту (AI) в публичном секторе/Public Sector AI Specialist — автоматизация госуслуг, «умный город».
Какая зарплата у специалиста по ИИ?
Уровень зарплаты у специалиста по ИИ зависит от его профиля. По данным Dream Job, в России медиана зарплат по ИИ-вакансиям выросла на 41% до 215 000 рублей в месяц (~2,6 млн рублей в год) в первом полугодии 2025 года по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Если смотреть на мировой рынок, то, согласно данным OpenAI в 2025 г., на вакансию инженера-исследователя в ИИ предлагали зарплату 295 тыс. долларов – 440 тыс. долларов в год.
В каких отраслях больше всего нужен специалист по ИИ?
ИИ-технологии находят применение практически во всех секторах экономики. Вот ключевые индустрии, где спрос на ИИ-специалистов особенно высок:
- Финансовый сектор: скоринг, фрод-детекция, автоматизация клиентского сервиса.
- Ритейл и e-commerce: персонализация рекомендаций, прогнозирование спроса, управление запасами.
- Промышленность и энергетика: предиктивное обслуживание оборудования, оптимизация логистики.
- Медицина: анализ медицинских изображений, поддержка диагностики, разработка цифровых терапий.
- Государственное управление: «умные» городские системы, автоматизация госуслуг, анализ социальных данных.
3 главных вывода: кто такой специалист по ИИ?
- Специалист по ИИ — это не одна профессия, а целая экосистема ролей: от исследователей и инженеров до отраслевых экспертов и тренеров, каждый из которых решает задачи на своём этапе — от разработки до внедрения и сопровождения.
- ИИ-компетенции востребованы не только в IT, но и в самых разных отраслях: финансах, ритейле, медицине, промышленности и госуправлении — где они решают конкретные бизнес- и социальные задачи.
- Для HR-менеджеров критически важно точно определять тип ИИ-специалиста под задачу: вместо общего запроса «нужен специалист по ИИ» следует чётко формулировать роль.
Текст подготовила Анна Александрова, главный редактор блога «Поток»
Материал выпущен в октябре 2025 года
Предыдущая статьяСпасибо, что вы с нами!
