Выше спрос и больше денег — как ИИ влияет на найм

getmatch и Яндекс Практикум провели большое исследование рынка. Разобрали 1 906 digital-вакансий и 17 458 анкет студентов, чтобы честно ответить: ИИ-грамотность — всё ещё «приятный плюс» в резюме или уже условие входа в профессию?

Вот главные инсайты 👇
🔶 Спрос вырос: за полгода доля вакансий с ИИ-требованием поднялась с 34,5% до 42,9% — это 4 из 10 вакансий. AI/ML теперь просят чаще, чем английский (18,4%) или Excel (3%).
🔶 Рынок ждёт не «умения спросить у ChatGPT», а навыка строить ИИ-решения — требования к RAG и LangChain растут быстрее, чем к базовым чат-ботам.
🔶 ИИ давно вышел за пределы Data Science: 6 из 10 ИИ-вакансий — это разработка, аналитика, продукт, DevOps и дизайн.
🔶 За ИИ уже доплачивают — до +14,5% к медианной зарплате у руководителей проектов, ~9% у разработчиков, ~8% у продактов.

Это только верхушка — внутри ещё разбивки по грейдам, регионам и конкретным профессиям.

👉 Читайте полное исследование со всеми цифрами и графиками:
➡️ ссылка

🤖 ИИ в рекрутинге: как использовать его для разбора резюме

Совместный вебинар aiaiai × Getmatch — о том, как ИИ помогает находить красные флаги в резюме и проверять кандидатов ещё до интервью.

📅 9 сентября, 19:00 МСК
💻 Формат: онлайн

На вебинаре разберём:
🔶 3 группы красных флагов: формальные, карьерные и экспертные
🔶 как превращать их в уточняющие вопросы
🔶 как ИИ находит несостыковки в реальном времени
🔶 где ИИ действительно помогает, а где лучше работать вручную

🎙 Спикеры:
Василина Бригадиренко — старший рекрутёр Getmatch
Георгий Мартиросов — сооснователь aiaiai

🔗 Регистрация и подробности — по ссылке

📊 Сколько сейчас стоит нанять Data Science специалиста?
Данные зарплатного #калькулятора getmatch — для тех, кто нанимает. Q3 2026, ₽/мес на руки, без премий.

Медиана рынка — 320k, и она растёт: +6,7% за квартал (300k→320k) и +23% за последние 7 кварталов. Нанимать дешевле не станет.

Сколько реально закладывать в оффер: 80% всех зарплат укладываются в 182k–500k. По грейдам (медиана):

- Middle — ~250k
- Senior — ~395k
- Lead — ~450k (вилка 315–700k)

Кого вы нанимаете — это рынок кандидата.
DS/ML — самый дефицитный стек: на одну открытую вакансию приходится всего ~1,6 активного кандидата (для сравнения: Java — 6,5, Frontend — 22,7). Сильные специалисты в основном пассивны — их переманивают, а не ждут отклика.

Что ещё влияет на воронку:
- Бонусы — у 64% есть бонусная часть (чаще всего до 25% оклада).
- Формат — 44% работают полностью удалённо, остальные на гибриде. Требование «только офис» резко сузит поиск.

Как считаем: зарплатный калькулятор getmatch — 419 анкет DS-специалистов уровня Middle / Senior / Lead за Q2–Q3 2026, Россия.

#data_science #калькулятор #для_рекрутеров

👉 Схантить лучших кандидатов

📣 Где встретить команду getmatch на этой неделе

Мы снова в разъездах: где-то выступаем со своими исследованиями, где-то приходим послушать и пообщаться. Если будете на этих площадках — подходите поздороваться 👋

🗓 30 сентября

🎤 Выступаем — AI HR форум
«Рекрутмент 3.0: насколько ИИ проник в найм к концу 2026 года?»
→ https://b-forums.ru/ai-hr

🤝 Участвуем — Alfa Digital · Vibecoding Meetup
Заглянем на митап про AI в разработке — послушать и познакомиться.
→ https://alfabank.ru/alfadigital/vibecoding-meetup/

🗓 2 октября

🎤 Выступаем — StepiCon
«Модерация контента на онлайн-платформах в эпоху AI».
→ https://stepicon.org/

Будем рады увидеться вживую 🙌

📊 Сколько сейчас стоит нанять Data Engineer?

Данные зарплатного #калькулятора getmatch — для тех, кто нанимает. Q3 2026, ₽/мес на руки, без премий.

Медиана рынка — 262k. За квартал −4,9% (275k→262k), за год держится в районе 260–280k — рынок стабильный, дешевле нанимать не станет.

Сколько реально закладывать в оффер:
80% всех зарплат укладываются в 175k–400k.

По грейдам:
- Middle — ~230k
- Senior — ~307k
- Lead — ~420k (вилка 370–540k)

Кого вы нанимаете — это рынок кандидата.
Data Engineer — один из самых дефицитных стеков: ~2,6 активного кандидата на вакансию (для сравнения: Java — 6,5, Frontend — 22,7). Рынок небольшой — всего ~8,4 тыс. специалистов в РФ, сильных переманивают.

Что ещё влияет на воронку:
- Бонусы — у 52% есть бонусная часть (чаще всего до 25% оклада).
- Формат — 56% работают полностью удалённо, остальные на гибриде. «Только офис» резко сузит поиск.

#data_engineering #калькулятор #для_рекрутеров

👉Схантить лучших кандидатов

🤖 AI Recruiter PRO — от промптов к рабочему AI-инструменту

14 октября стартует практический курс для рекрутеров, HR и руководителей подбора, которые уже используют AI, но хотят выйти за пределы отдельных промптов.

На практике участники будут собирать и тестировать AI-ассистентов для:
— анализа вакансий и требований
— скрининга и сравнения кандидатов
— подготовки к интервью и scorecard
— коммуникации и отчётности
— автоматизации рутины

📅 Старт — 14 октября
💰Скидка 5000 ₽ по промокоду GETMATCH
🔗 Программа и регистрация

Реклама. ИП Петровичева С.В.
ИНН: 774345222541 ERID: 2Vtzqvcdox9

📊 Сколько сейчас стоит нанять Data Analyst?

Данные зарплатного #калькулятора getmatch — для тех, кто нанимает. Q3 2026, ₽/мес на руки, без премий.

Медиана рынка — 245k. Год она стояла на ~220k, а за последний квартал прибавила +11,4% (220k→245k). Весенние бюджеты пора пересмотреть.

Сколько реально закладывать в оффер:
80% всех зарплат укладываются в 157k–350k.

По грейдам:
Middle ~200k
Senior ~275k
Lead ~350k

Конкуренция за кандидата — умеренная.
По IT-аналитикам (data, product, system, business) ~3,8 активного кандидата на вакансию: свободнее, чем в Data Engineering (2,6), но далеко от Frontend (22,7). Конкурировать придётся с Авито, Яндексом и Т-Банком — медиана у них 280–322k.

Что ещё влияет на воронку:
Бонусы — у 52% есть бонусная часть, чаще 10–25% оклада.
Формат — 50/50 удаленка и гибрид.

#data_analyst #калькулятор #для_рекрутеров

👉Схантить лучших кандидатов

🤖 Как ИИ меняет найм и требования к кандидатам? Обсудим на GLOBAL TECH FORUM

16 октября Дмитрий Иванченко, CCO getmatch, выступит на конференции GLOBAL TECH FORUM с темой «Навыки новой реальности: как ИИ меняет подход к оценке продуктивности и требования к кандидатам».

ИИ уже появляется в требованиях вакансий наравне с Excel и английским. На основе данных исследования Дмитрий разберёт, как меняется рынок труда, почему привычных метрик продуктивности становится недостаточно и какие навыки будут востребованы в ближайшем будущем.

В частности, поговорим о том:
🔸 как быстро растёт доля ИИ в требованиях к кандидатам;
🔸 почему оценка продуктивности смещается от количества часов к результатам;
🔸 как меняются интервью и тестовые задания;
🔸 какие новые профессии и компетенции появляются на стыке человека и ИИ.

Приходите послушать выступление, познакомиться и пообщаться с нами лично! Будем рады увидеться 💛

📅 16 октября
📍 Москва, кластер «Ломоносов»

➡️ Подробнее о конференции