Прогнозы о том, что в ближайшие пять лет из-за внедрения ИИ исчезнут десятки миллионов рабочих мест, становятся всё более реальными на фоне массовых увольнений в мире и в Израиле. При этом, согласно отчетам Всемирного экономического форума, ИИ не только уничтожит рабочие места, но и создаст новые: в чистом итоге ожидается появление около 14 миллионов новых рабочих мест по всему миру. Эти профессии возникают уже сейчас — их можно увидеть в компаниях и вакансиях.
По словам Эйнат Фриш, директора по подбору персонала EMEA Tech в Salesforce, рынок труда входит в новую эпоху: ИИ не заменяет сотрудников, а расширяет их возможности. Наиболее востребованы гибридные профессии, сочетающие техническую экспертизу, бизнес-мышление и работу с клиентами. Компании, внедряющие ИИ, получают не только эффективность, но и более квалифицированный персонал.
В компании Gong также отмечают быстрый рост новых ИИ-ролей. Данит Бергер, руководитель отдела исследований ИИ (AI Researc) в Gong, объясняет, что переход от обучения моделей к агентам, RAG и Knowledge Graph потребовал новых профессий — например, AI Engineer (создание инфраструктуры ИИ-агентов) и Prompt Engineer (разработка и оптимизация запросов (промптов) к генеративным моделям).
►Ключевые новые профессии в сфере ИИ:
1. Data Annotator / Digital Accessibility Analyst - аналитик данных и цифровой доступности
По сути, это "частный преподаватель" алгоритмов. Если раньше специалисты QA проверяли код, то сегодня требуются люди, которые проверяют, правильно ли модель понимает реальный мир, и устраняют разрыв между "сырым" кодом и человеческой реальностью.
Требуемые навыки: логическое мышление, внимание к деталям, базовая техническая ориентация (без программирования).
Обучение: внутреннее обучение в компании. В вузах пока такому не учат.
Оплата: 65–100 шекелей в час.
2. Prompt Engineer - создатель промптов для ИИ
Инженеры по промптам отвечают за разработку, улучшение и управление функциональностью, основанной на языковых моделях (LLM). Они работают в тесной связке с командами исследований и данных, создавая интеллектуальные ИИ-возможности.
Чем занимаются на практике: планируют эксперименты, выстраивают рабочие процессы (workflows) из промптов, разрабатывают методологии оценки (evaluation) и внедряют решения в продукт с использованием сложных архитектур. Работа ведется в сотрудничестве с командами исследований, разработки и продукта.
Роль: разработка и управление функциями на базе языковых моделей (LLM).
Требуемые навыки: аналитическое и продуктовое мышление, понимание поведения LLM, базовые навыки разработки.
Обучение: внутренние программы и онлайн-курсы (OpenAI, DeepLearning AI).
Оплата: зависит от опыта.
3. AI Security Researcher - выявление у ИИ уязвимостей, связанных с кибербезопасностью
Это специалист по безопасности ИИ, занимающийся выявлением уязвимостей в моделях искусственного интеллекта и разработкой механизмов защиты. По мере того как чат-боты и языковые модели внедряются в организации, они становятся уязвимыми для атак и утечек данных. Эта роль сосредоточена на обнаружении таких слабых мест и создании защитных решений.
Чем занимаются на практике: изучают, каким образом можно атаковать модель, находят уязвимости и разрабатывают модели или инструменты, которые выявляют и блокируют атаки. Работа включает эксперименты, оценку устойчивости моделей и тесное взаимодействие с командами разработки для внедрения защитных механизмов в работающий продукт.
Требования к должности: как правило, ищут дата-саентистов с опытом в кибербезопасности или специалистов по кибербезопасности с глубоким пониманием языковых моделей. Необходимы исследовательские навыки, знания в области обучения моделей и хорошее понимание атак на AI-модели.
Оплата: примерно 40–60 тысяч шекелей в месяц.
4. Forward Deployed Engineer (FDE) - "полевой" инженер
Должность: гибридная роль, совмещающая в одном человеке инженера, консультанта и специалиста по внедрению. FDE работает непосредственно у клиента, чтобы проекты в сфере AI не застревали на стадии пилота, а превращались в реально функционирующий продукт.
Чем занимаются на практике: FDE находится на стороне клиента, глубоко понимает реальные потребности организации, проектирует, внедряет и запускает решения - например, корпоративных AI-агентов, адаптированных под конкретного заказчика. Он выступает "переводчиком" внутри организации: говорит "на языке кода" с разработчиками и "на языке бизнес-стратегии" с руководством. Кроме того, FDE служит важным каналом обратной связи для компании-поставщика продукта, помогая улучшать решение на основе того, что происходит "в поле". По сути, это инженер, который в реальном времени связывает технологию с бизнес-ценностью.
Требования к должности: роль, существующая сегодня, в частности, в Salesforce, требует сильного сочетания технического опыта в ядре AI (например, RAG, Front-end и Back-end-разработка) со стратегическим мышлением (промпт-инжиниринг, аналитика данных) для проектирования и внедрения решений, основанных на данных. Потенциальные кандидаты - опытные software-инженеры с высокой обучаемостью, знакомые с жизненным циклом разработки и готовые развивать экспертизу в решениях Salesforce (Apex, Lightning Web Components, Agentforce) и в управлении отношениями с клиентами.
Обучение: в компании предусмотрена внутренняя программа подготовки для этой роли.
Оплата: на уровне инженера программного обеспечения.
5. Fullstack AI Engineer - ИИ-разработчик "от А до Я"
Должность: разработчик целостных процессов (холистический подход), специализирующийся на создании ИИ-продуктов "под ключ". Роль включает ответственность за продукты и функции с использованием искусственного интеллекта - от стадии идеи до полностью работающего продукта.
Чем занимаются на практике: например, в компании April такой разработчик отвечает за полный цикл разработки ИИ-продуктов, созданных на основе технологии, переводящей законы налоговой системы США в "умные" алгоритмы. Инженер интегрирует ИИ-возможности в продукты для внешних клиентов. Работа включает интеграцию с большими языковыми моделями (LLM), построение систем оценки качества AI (Evals), сбор и структурирование данных, разработку человеко-машинного взаимодействия и промпт-инжиниринг.
Требования к должности: не менее шести лет опыта во холистической разработке и как минимум один год опыта создания ИИ-продуктов до стадии production для реальных пользователей.
Обучение: внешних программ подготовки для этой роли пока нет, но в компании April предусмотрено внутреннее обучение.
Оплата: 30–50 тысяч шекелей в месяц.
6. Director of AI Content & Innovation - управляющий ИИ-контентом и инновациями
Должность: наведение моста между контентом и технологией с целью перевода возможностей ИИ в творческие процессы, приносящие реальную ценность пользователям.
Чем занимаются на практике: анализируют новые ИИ-технологии, тесно работают с командой над проектированием пользовательского опыта, а также обучают рынок и клиентов правильному использованию инструментов.
Требования к должности: роль подходит для мультидисциплинарных специалистов с исследовательским мышлением, способных быть мостом между технологиями, контентом и продуктом. Требуется уникальное сочетание глубокого понимания ИИ-моделей и навыков программирования (frontend/backend) с практическим опытом создания контента (видео/музыка) и работы со сложными инструментами. Ключевые качества - гибкость мышления и способность быстро осваивать новые инструменты.
Обучение: на сегодняшний день не существует официального учебного курса. В профессию приходят специалисты с комбинированным опытом в цифровом творчестве, работе с технологическими и ИИ-инструментами, теоретическими и практическими знаниями в сфере контента, опытом работы в продуктовых и технологических средах, а также через самостоятельное обучение и практику с ИИ-моделями.
7. AI Optimization Specialist (AIO) - специалист по оптимизации ИИ-контента
Должность: так же, как SEO-специалисты оптимизируют контент для Google, AIO отвечает за то, чтобы контент и корпоративные знания были корректно "проиндексированы" и точно отображались внутри больших языковых моделей (LLM). По сути, AIO выполняет роль SEO-эксперта для ИИ-систем, оптимизируя информацию, на которую опираются языковые модели при формировании ответов.
Чем занимаются на практике: ежедневная работа включает оптимизацию извлечения и точности информации в ИИ, управление способом "индексации" контента для LLM, проведение экспериментов для повышения точности и снижения ошибок, сотрудничество с командами контента, продукта и службы поддержки клиентов, а также мониторинг работы ИИ - аналогично отслеживанию поисковых позиций в SEO.
"В конечном итоге AIO обеспечивает, чтобы AI показывал самый точный, релевантный и соответствующий бренду контент, тем самым укрепляя видимость и доверие пользователей", - говорит Кассандра Леонард, AI Optimization Specialist (AIO) в компании Unframe AI.
Оплата: около 20–25 тысяч шекелей в месяц.
8. AI Developer - разработчик нового поколения ИИ
Должность: разработка передовых решений GenAI, таких как чат-боты, инфраструктуры RAG и приложения на базе агентов (Agents).
Чем занимаются на практике: работа включает тесное взаимодействие с командами данных и облака для разработки решений и проектирования архитектур Multi-agent, программирование на Python, развертывание моделей внутри организации (чат-боты, MCP, RAG, Agentic-приложения). Также реализуются модульные ИИ-сервисы на Python с упором на стабильность и адаптивность, интеграция AI в масштабные дата-проекты с полной совместимостью с корпоративными платформами данных.
Требования: подходит для разработчиков с 1–3 годами опыта работы с LLM в продакшн-среде, опытом работы с Vector Databases, уверенным владением Python и облачными технологиями. Опытные AI Developers обладают сильной ориентированностью на работу с данными, проектирование и разработку систем на базе агентов и интеллектуальных приложений, управляемых LLM.
Обучение: информации о формальных курсах нет, обучение чаще проводится на рабочем месте через практику и наставничество.
Оплата: зависит от опыта.
9. AI Director / Head of AI Transformation - управляющий трансформацией ИИ
Должность: стратегическая роль, направленная на объединение всех подразделений организации в рамках ИИ-трансформации. Основная задача - не только внедрение технологий, но и организационно-культурные изменения: от автоматизации и инструментов, повышающих эффективность сотрудников, до пересмотра ключевых процессов и перераспределения ответственности между человеком и машиной.
Чем занимаются на практике: пересматривают ключевые процессы, задавая вопрос "Почему мы работаем так?", и создают точные технологические решения для этих процессов. Успех достигается через тесное сотрудничество с ключевыми специалистами внутри департаментов, объединяя их экспертные знания с инструментами ИИ.
Требования: нужны "двуязычные" специалисты, способные говорить как на языке технологий, так и на языке бизнеса. Не обязательно быть программистом, но необходима сильная технологическая ориентация, страсть к инновациям, любопытство и способность к быстрому самообучению. Кандидаты часто приходят из разных областей: менеджеры продуктов, технические операционные специалисты или предприниматели по духу.
Обучение: формальных академических программ нет, обучение преимущественно практическое и самообразовательное - через реальный опыт внедрения автоматизаций и работу с бизнес-процессами или управленческий опыт, расширенный в технологическую сферу. Главное - практика и применение знаний на местах.
Оплата: на уровне директора по разработке.
10. Product Engineer (AI) - ИИ-инженер продукта
Должность: новая роль, появившаяся в компании IncrediblEd с внедрением инструментов ИИ в процесс разработки. Инженер ИИ-продукта отвечает за то, чтобы продукт был готов к выпуску на рынок уже на ранних стадиях, еще до традиционных этапов разработки. Также роль включает использование специализированных ИИ-инструментов для продвинутой разработки на этапе проектирования продукта, чего раньше не делалось.
Чем занимаются на практике: инженер интегрирует ИИ-инструменты на всех этапах создания продукта: от исследования и проработки требований, через создание прототипа, до реальной разработки. Использование ИИ позволяет расширять возможности и повышать продуктивность на ранних этапах, сокращать сроки и ускорять вывод продукта на рынок.
Требования: идеальные кандидаты - специалисты из продуктового направления с пониманием разработки. Роль гибридная, требует высокой технической грамотности, стратегического мышления, системного подхода, быстрой обучаемости и постоянного взаимодействия с клиентами.
Обучение: проводится внутри компании, адаптировано под инструменты, процессы и специфические возможности ИИ, используемые в конкретной компании.
Заработная плата: определяется исходя из опыта и технического фона, в соответствии с рыночными стандартами.
Итог: ИИ действительно меняет рынок труда, но не уничтожает его. Вместо старых ролей появляются гибридные профессии, где ценятся способность к обучению, междисциплинарность и умение работать вместе с технологиями.