В Swordfish Security назвали самые дорогие специальности в DevSecOps

В Swordfish Security назвали самые дорогие специальности в DevSecOps

В Swordfish Security назвали самые дорогие специальности в DevSecOps

Директор по талантам ГК Swordfish Security Дарья Фигрукина назвала самые редкие и дорогостоящие специальности для DevSeсOps. Это инженер по защите контейнерных сред, инженер машинного обучения, специалист по защите искусственного интеллекта, архитектор в области защиты искусственного интеллекта.

По данным сервиса hh.ru, Application Security инженеру предлагают в среднем 300 тысяч рублей, что на 20% выше, чем годом ранее. ML-инженеры, по данным hh.ru, стали более востребованными — на 53% в годовом выражении. Средний уровень их заработка — немногим менее 300 тысяч рублей в месяц.

Что касается вакансий специалистов по защите ИИ, их количество, по данным рекрутингового портала, снизилось на 11% по сравнению с прошлым годом. Эксперты связывают это с тем, что для российского рынка работа с MLSecOps пока новое явление. Тем не менее за каждого такого специалиста работодатели держатся.

«Если говорить о рынке ИБ в целом, по нашим данным зарплаты в сфере безопасной разработки ПО за последний год выросли на 20% (по сравнению с 2023). Но, разумеется, некоторые редкие специалисты растут в цене гораздо быстрее коллег за счет своих уникальных компетенций», — рассказала Дарья Фигуркина, директора по талантам ГК Swordfish Security.

По данным сервиса hh.ru

ВАКАНСИИ

ЗАРПЛАТА, предлагаемая, медиана по РФ

 

янв-сен 2023

янв-сен 2024

Дин., г/г

янв-сен 2023

янв-сен 2024

Дин., г/г

Инженер по защите контейнерных сред или Application Security инженер (Container Security)

283

336

19%

250 000 ₽

300 000 ₽

20%

Инженер машинного обучения (ML инженер),

53

81

53%

200 000 ₽

285 000 ₽

43%

Специалист по защите искусственного интеллекта (MLSecOps) MLSecOps Architect

385

341

-11%

120 000 ₽

175 000 ₽

46%

 

По данным сервиса hh.ru

ВАКАНСИИ

ЗАРПЛАТА, предлагаемая, медиана по РФ

 

янв-сен 2023

янв-сен 2024

Дин., г/г

янв-сен 2023

янв-сен 2024

Дин., г/г

Go

3 698

4 840

31%

223 600 ₽

258 500 ₽

16%

Java

10 770

12 635

17%

191 400 ₽

193 800 ₽

1%

C#

3 356

3 608

8%

151 800 ₽

164 300 ₽

8%

Python

6 150

6 576

7%

168 100 ₽

174 900 ₽

4%

Typescript

544

569

5%

179 100 ₽

189 500 ₽

6%

JavaScript

1 322

1 278

-3%

124 600 ₽

143 500 ₽

15%

 

Особенность рынка DevSecOps в том, что поиск кандидатов и работа с разработкой безопасного ПО возможна только внутри страны. Это снижает риски, связанные с релокацией, но не позволяет привлекать кадры за границей, даже если речь идет о гражданах стран СНГ или россиянах, которые работают за рубежом.

При этом зарплатный уровень в этой сфере не зависит от региона внутри РФ. Также почти со 100% вероятностью нужный специалист будет работать в удаленном режиме.

«Рынок разработки безопасного ПО в России— это рынок соискателей, и, если в большинстве других профессий есть региональная разница в зарплатах, для удаленных сотрудников в сфере информационной безопасности ее не существует. У нас очень много Сибири и Урала. Там сильная высшая школа. Томский, Омский университеты имеют хорошую образовательную базу. Инженеров на удаленке в прошлом году у нас было 40%, в этом году эта цифра чуть выше — 44% сотрудников работают удаленно», — рассказала директор по талантам ГК Swordfish Security Дарья Фигуркина.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru