Топ-5 востребованных профессий в ИТ в 2024 году: требуемые навыки, подводные камни и советы новичкам
Автор: Елена Бочкова, директор ИТ-компании «ФинТехРобот»
Специалисты по кибербезопасности
С ростом числа кибератак и утечек данных компании всё чаще осознают важность защиты своей информации. Соответственно, спрос на специалистов по кибербезопасности постоянно растёт.
- Владение языками программирования (Python, C++ и Java).
- Знание сетевых технологий — понимание протоколов, маршрутизации, безопасности сетей.
- Навыки в области криптографии — понимание алгоритмов шифрования и дешифрования, умение анализировать шифрованные данные.
- Знание современных систем защиты, брандмауэров, систем обнаружения вторжений (IDS/IPS) и антивирусных программ.
- Умение проводить аудит безопасности — выявлять уязвимости в системах и сетях, разрабатывать стратегии их устранения.
- Аналитическое мышление — способность анализировать сложные сценарии, выявлять угрозы и разрабатывать стратегии их предотвращения.
- Коммуникативные навыки — умение чётко и понятно объяснять технические аспекты безопасности коллегам и руководству.
- Этичность и ответственность — способность соблюдать этические стандарты и вести себя ответственно при обнаружении уязвимостей.
- Умение работать в условиях стресса, например, в условиях кибератак или инцидентов безопасности.
- Отсутствие общепринятых стандартов, затрудняющее оценку квалификации специалистов.
- Постоянное появление новых киберугроз и непрерывная эволюция области, требующие от специалистов не только знания последних тенденций, но и регулярного обновления своих навыков.
- Время- и ресурсозатратность обучения новичков.
- Высокая роль специфики бизнес-процессов и индустрии.
Аналитики больших данных
Всё больше компаний сегодня понимают ценность данных и используют их для принятия бизнес-решений. В связи с этим аналитики больших данных, которые умеют извлекать ценную информацию из огромных объёмов данных, становятся крайне востребованными профессионалами.
- Владение языками программирования (Python, R, SQL).
- Работа с базами данных, понимание их структуры.
- Понимание основ машинного обучения и статистических методов анализа данных.
- Аналитическое мышление — способность анализировать данные, выявлять тренды и делать выводы на основе этих данных.
- Умение представлять данные в понятной форме с помощью графиков, диаграмм и других инструментов визуализации.
- Коммуникативные навыки — умение объяснять сложные концепции простым языком.
- Проблемное мышление — способность искать решения и находить пути оптимизации работы с данными.
- Адаптивность — готовность к изменениям и использованию новых методов работы.
- Ориентация на результат — способность выделять ключевые задачи и добиваться результатов.
- Стремительное изменение технологий, требующее от специалистов постоянного обучения и адаптации.
- Сложность в обработке больших объёмов данных — обработка, хранение и анализ огромных массивов информации требуют от специалистов знания эффективных инструментов и методов.
Специалисты по машинному обучению и искусственному интеллекту
По мере развития технологий машинного обучения и искусственного интеллекта компании всё активнее внедряют их в различные аспекты своего бизнеса, начиная от аналитики данных, заканчивая автоматизацией процессов. Логичным образом специалисты из этой области, занимающиеся разработкой и поддержкой таких систем, пользуются всё большим спросом.
- Программирование — отличное владение Python с углублённым пониманием библиотек машинного обучения; знание других языков программирования, таких как R, Java или C++, может быть дополнительным преимуществом.
- Математика и статистика — глубокое понимание линейной алгебры, особенно в контексте работы с моделями машинного обучения, знание теории вероятностей и статистических методов, включая тесты гипотез и методы оценки.
- Знание фреймворков и библиотек — опыт работы с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras, понимание принципов работы и возможностей библиотек для обработки данных, например Pandas и NumPy.
- Глубокие навыки в области алгоритмов и моделей машинного обучения — понимание различных типов моделей — от классических, таких как линейная регрессия, до более сложных, таких как нейронные сети; опыт использования и оптимизации алгоритмов машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя.
- Навыки работы с большими объёмами данных и их предобработки, знание инструментов визуализации данных, таких как Matplotlib или Seaborn.
- Знание языка SQL, умение эффективно извлекать и обрабатывать данные из баз данных.
- Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS, Azure или Google Cloud.
- Коммуникация, умение работать в команде.
- Понимание бизнес-контекста — способность перевести бизнес-задачи в задачи машинного обучения.
- Гибкость и адаптивность в быстро меняющейся среде.
- Способность к коллективной работе и обмену знаниями.
- Важность сочетания технических и бизнес-навыков.
- Постоянное развитие области, требующее от специалистов непрерывного обучения.
- Растущая актуальность вопросов, связанных с этикой использования искусственного интеллекта и возможным ограничением его использования в некоторых сферах.
Специалисты по облачным технологиям
Облачные технологии набирают популярность среди компаний всех размеров, поскольку они предлагают масштабируемость, гибкость и снижение затрат на ИТ-инфраструктуру. Поэтому спрос на специалистов в этой области также заметно растёт.
- Опыт работы с основными облачными платформами — AWS, Azure, Google Cloud.
- Знание виртуализации и контейнеризации — например, Docker, Kubernetes.
- Навыки настройки и обслуживания облачных сервисов (вычислительных, сетевых, хранилищ данных).
- Опыт автоматизации с использованием инструментов — например, Terraform, Ansible.
- Знание сетевых протоколов и безопасности облачных сред.
- Коммуникация — умение взаимодействовать с командой и заказчиками.
- Проактивность, инициативность, навыки оперативного принятия решений.
- Гибкость, умение адаптироваться к изменяющейся среде.
- Способность к коллективной работе и обмену знаниями.
- Недостаток релевантного опыта у кандидатов из-за относительной новизны области.
- Стремительный рост облачных технологий, приводящий к быстрому устареванию навыков и требующий от специалистов постоянного обучения.
Разработчики программного обеспечения
Цифровизация многих отраслей экономики продолжается, а значит, разработчики программного обеспечения по-прежнему востребованы для создания новых приложений, веб-сайтов и других цифровых продуктов.
- Владение языками программирования — например, Python, JavaScript, Java.
- Понимание алгоритмов и структур данных.
- Знание основных принципов разработки программного обеспечения.
- Опыт работы с инструментами и технологиями разработки — например, Git, IDEs.
- Коммуникативные навыки — умение взаимодействовать с командой и заказчиками.
- Способность к самообучению и адаптации.
- Креативное мышление.
- Быстрое устаревание знаний, необходимость постоянного обновления своих навыков.
- Важность коммуникативных навыков и умения работать в команде, особенно при работе над крупными проектами.
- Необходимость понимания принципов безопасности для корректной разработки ПО.
- Требование владения специализированными навыками, часто редкими или сложно достижимыми, для работы в некоторых отраслях/проектах.
***
Все названные выше профессии будут востребованными в 2024 году в силу продолжающейся цифровизации, увеличения объёма накапливаемых данных, роста значимости информационной безопасности, а также активного развития технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Весьма вероятно, данные тренды сохранятся на ближайшие несколько лет и указанные специалисты будут играть ключевую роль в обеспечении успеха бизнеса в условиях цифровой экономики.
Бонус: советы для новичков
- Следите за последними тенденциями в своей области.
- Проходите тренинги и курсы для поддержания актуальности ваших навыков, а также освоения новых технологий.
- Получайте практический опыт работы — участвуйте в проектах, которые сможете добавить в своё портфолио.
- Прокачивайте «мягкие» навыки — для профессий в ИТ почти всегда требуются развитые коммуникативные навыки, адаптивность и аналитическое мышление.
- Стройте сеть профессиональных контактов — участвуйте в конференциях, семинарах, присоединяйтесь к профильным сообществам в соцсетях для обмена опытом и знаниями.
↩ К другим статьям