Видел сегодня новость, что мол технологический рынок не нанимает инженеров - это гонево, наткнулся на статью-разбор по рынку труда разработчиков в 2025 году - ключевые моменты:

Рынок труда постепенно восстанавливается с низов 2023 года (+40% вакансий, несмотря на страшилки про GenAI и замену людей), но остаётся значительно ниже пиков 2021-го (напомню, был ковид, и нанимали тогда под дикий рост онлайн-сервисов)

Если коротко:

Джунам в 2025 сложнее всего. Разработчики Seniour уровня стали еще ценнее и получают еще больше денег (это совпадает с моими мыслями тут). В целом, компании повышают планку требований к знанию алгоритмов и системному дизайну. Больше спроса в области АИ, а фронтенд, бэкенд и мобильная разработка сокращаются. «Даунлевелинг» (предложение более низкой должности) происходит чаще, а процесс team matching стал дополнительным барьером до оффера.

Подробнее:

>Рынок восстанавливается, но осторожно. Количество вакансий выросло примерно на 40% по сравнению с минимумами 2023 года, однако показатели сильно отстают от пиков 2021-2022.

>В приоритете специализации, связанные с АИ (инфраструктура, ML-операции, generative AI). В «базовых» направлениях (frontend, backend, мобильная разработка) возможностей меньше, теперь акцент идёт на full-stack.

>Уровень опыта сильно влияет: Джуны (0-2 года) сталкиваются с ужесточёнными программами найма, меньше предложений. Мидлам (2-4 года) приходится проходить больше раундов, прежде чем получить оффер. Seniour и стафф-инженеры в востребованных областях (АИ, инфра, безопасность) получают конкурентные предложения. Руководители (EM) встречают жёсткие требования к технической экспертизе.

>Интервью остаются классическими (DSA и системный дизайн), но сложность задач выше, а требования к коду и глубине ответов выросли. Компаниям легче не пропускать кандидатов, сделавших малейшие ошибки.

>Даунлевелинг - распространённый сценарий, особенно со стафф-уровня на сеньор. Часто предлагают позицию уровнем ниже, чтобы занизить компенсацию.

>Team matching (подбор команды) служит дополнительным фильтром – многие кандидаты оказываются в подвешенном состоянии на несколько месяцев, теряя другие офферы и переговорные позиции.

>В стартапах и средних компаниях больше практических заданий и гибкости, некоторые разрешают применять AI-инструменты. В крупных компаниях (FAANG) изменения незначительны: традиционные алгоритмы и системный дизайн всё ещё в основе.

>Различные уровни опыта требуют разного фокуса при подготовке. Джунам важнее всего прокачивать алгоритмы. Мидлам - баланс между DSA, системным дизайном и поведенческими вопросами. Сеньорам - уделять половину времени системному дизайну, не забывая о лидерских кейсах. Стафф+ готовятся к архитектурным и лидерским вопросам при обязательной базовой проверке кода.

Методология:
Использовались данные TrueUp.io о динамике вакансий и статистика платформы Hello Interview, где фиксируются «mock interviews» и реальные интервью у десятков тысяч кандидатов. Дополнительно проведены личные беседы с нанимающими менеджерами, действующими и бывшими инженерами крупных компаний (Google, Meta, Amazon), чтобы отследить изменение требований и подходов к собеседованиям.

Из позитивного:

Крупные компании всё ещё активно нанимают в АИ область, а общее число вакансий высокое.

Ну и подготовка к интервью даёт результаты, так как общие правила прохождения интервью давно известны и прозрачны для всех

Так что не паникуем – и учим матчасть

ондаЛ

Кто-то явно не знает, что такое оптическое выравнивание и оптические иллюзии