Аналитики hh.ru и Coleman Group выяснили, какие IT-компетенции сегодня нужны бизнесу в Приморском крае. Несмотря на ажиотаж вокруг генеративных нейросетей и «вайб-кодинга», фундаментальные требования работодателей не изменились. Им нужны специалисты, которые могут обеспечить стабильность, безопасность и масштабируемость IT-инфраструктуры, информирует «Тихоокеанская Россия».
В топ-5 профессиональных навыков 2026 года вошли Linux, SQL, Python, PostgreSQL и Git. Все они обеспечивают надёжность и масштабируемость, поэтому остаются базой спроса.
Чаще всего в IT-вакансиях региона упоминаются Linux и SQL (примерно по 2% вакансий). За ними следуют Python (1,6%), PostgreSQL и Git (по 1,3%). Также в топ-10 попали аналитическое мышление, Adobe Photoshop, деловая коммуникация, Docker, техническая поддержка и работа с большим объёмом информации.
Что означают эти навыки
— Linux — основа администрирования серверов для DevOps, SRE и бэкенд-разработчиков.
— SQL — язык запросов к базам данных для разработчиков и аналитиков.
— Python — универсальный язык для бэкенда, аналитики и ML.
— PostgreSQL — проектирование схем и оптимизация запросов под высокие нагрузки.
— Git — базовый стандарт контроля версий для любой IT-команды.
Мягкие навыки тоже важны
Работодатели всё чаще указывают в вакансиях аналитическое мышление, деловую коммуникацию и организационные навыки. За шесть лет структура запросов изменилась: английский язык и управление проектами сместились вниз. Часть «мягких» навыков стала «гигиенической нормой» и больше не упоминается отдельно.
Мнение эксперта
Руководитель направления «Навыки и карьера» в hh.ru Марина Дорохова отмечает: бизнесу нужны кросс-функциональные специалисты, которые умеют работать на стыке технологий, бизнеса и данных. Ценность самостоятельности и системного мышления в распределённых командах резко возрастает. Основной вопрос для бизнеса — какие навыки переживут автоматизацию в ближайшие годы.
Устойчивые зоны спроса
— Прикладной ИИ: нужны практики, встраивающие нейросети в реальные продукты.
— Инженерия данных: специалисты, умеющие строить надёжную инфраструктуру из некачественных данных.
— Платформенный подход и облачные технологии: навыки работы с распределёнными системами.
— Безопасность данных и ИИ-систем: рост автоматизации ведёт к росту уязвимостей.
— Архитектурное мышление: когда код пишут нейросети, цена архитектурной ошибки резко возрастает.