Привет! Меня зовут Антон Назаров, я создатель сообщества «Осознанная Меркантильность», кратко — ОМ. В нем мы даем максимум пользы для IT-специалистов на любом этапе карьеры: от тех, кто только вкатывается в сферу, до айтишников, которые хотят пробить зарплатный потолок.

Сегодня разберемся с темой перехода в другое направление IT. Смена направления — стандартная практика для айтишников. Кто-то выгорел на текущей работе, другие хотят больше возможностей, третьи скучают в текущем профиле.

Мы провели масштабный опрос среди подписчиков сообщества. В статье внимательно рассмотрим статистику, узнаем, почему специалисты меняли направления, какие возникали сложности и оправдались ли ожидания.

В исследовании участвовало 1570 человек, из них главные текущие направления среди респондентов: backend, frontend и QA.

Откуда → куда айтишники хотят переходить и почему

Большинство опрошенных думают сменить направление, но не решаются — таких 43%. Еще 34% планируют поменять профиль, а тех, кто уже успешно это сделал, довольно мало — только 3%.

Главные причины решения:

• перспективы нового направления — 33%;

• размер зарплаты — 25%;

• отсутствие роста в текущей специализации — 20%.

Респонденты планируют уходить в backend, ML / DS / NLP, DevOps и продуктовый менеджмент. При этом любопытно, что backend также оказался и среди топ-3 направлений, из которых опрошенные хотят перейти куда-то еще.

Вот какие специализации сегодня кажутся респондентам наиболее перспективным:

• ML / DS / NLP — 51%;

• backend — 41,5%;

• информационная безопасность — 30%;

• DevOps — 26%.

Опыт тех, кто сменил направление: какие профили выбирали и чем руководствовались

Чаще всего респонденты уходили из frontend, backend и тестирования. А перекатывались — в backend, аналитику (System, Fullstack, BI) и ML.

Ниже полный список, откуда и куда переходили респонденты, изменившие направление 👇

1. Backend → DevOps

2. Swift developer → Sales manager

3. Frontend → System Analyst

4. Gamedev → FinTech

5. Техническая поддержка и ручное тестирование → Нагрузочное тестирование

6. Frontend → Backend

7. Android Dev → Fullstack Analytics

8. Backend → ML-Engineer

9. Backend → QA

10. Game Designer → Operations Manager

11. Backend → QA (в результате человек вернулся обратно в Backend)

12. Frontend → GO

13. QA → System Analyst

14. QA → Backend

15. Frontend → ML

16. ML → Backend

17. iOS → ML/NLP

18. Frontend → Backend

19. Frontend → Backend Go

20. Frontend → AQA

21. Верстальщик → Frontend

22. Backend → Gamedev

23. QA → Backend engineer

24. System Analyst → Data engineering

25. Android → Backend

26. Backend → DevOps

27. Системное администрирование и архитектура → Информационная безопасность

28. Аналитик внедрения → BI аналитик

29. Frontend → Backend → в итоге ML/DS

30. Backend → Frontend

31. Desktop → Backend

32. Маркетинг → Backend

33. Systems Analyst → Backend

34. QA Auto → Java developer → в итоге Golang developer

35. iOS → Backend Go

36. QA Automation → Project Manager (в результате человек вернулся обратно в QA Automation)

37. Frontend Developer → Project Manager

38. Руководитель проектов по внедрению СЭД → QA → в итоге AQA

39. Analyst → System Analyst

Среди основных причин выделяли:

• перспективы нового направления — 22,5%

• размер зарплаты — 21%

• отсутствие роста — 15%

• выгорание — 13%

Главные сложности при смене направления

У большинства респондентов переход занял не так уж много времени: 41,5% справились с ним за 3 месяца и меньше. Еще у 32% ушло до полугода на смену направления. 19% пришлось потратить от 6-ти до 12-ти месяцев.

В числе главных сложностей оказались:

• Страх и неуверенность — 32%

• Необходимость учить новую область с нуля — 21%

• Возможность попасть на собеседование и пройти его — 15%

О том, как пройти фильтры HR, ATS и службу безопасности, чтобы наконец попасть на собеседования в 2026 году, рассказал в ультимативном гайде.

Неожиданные подводные камни, с которыми столкнулись участники опроса:

«Больше ответственности и больше проектируешь фичи».

«Завышенные ожидания от перехода: по факту руководство командой и ответственность не означают высокий доход. Очень много политики и подлизывания, о которых даже не задумываешься при переходе».

«Руководитель выбирает тебя под себя. Если он сменяется — высок риск не ужиться с новым».

Результаты специалистов, которые сменили направления

У большинства респондентов зарплата выросла в половину и больше: об этом рассказали 47% опрошенных. У 21% доход вырос немного, а у 19% он не изменился. Были и те, кто просел по заработку при переходе на новое место — таких 13%.

Соотношение ожидания и реальности после смены направления показывают реалистичные результаты. У 43% опрошенных надежды оправдались на 4 балла из 5, еще у 38% на 5.

Часть респондентов говорит, что ничего бы не стали менять при переходе заново, другие подчеркивают, что стоило бы начать раньше и делать больший упор именно на прохождение собеседований.

Мы собрали больше 500 записей собеседований по разным направлениям — нужно только посмотреть, какие вопросы задают и на чем сыпятся кандидаты, чтобы на чужом опыте лучше подготовиться к своему собеседованию.

Что еще респонденты сделали бы иначе при переходе:

«Анализировал бы рынок заранее, работал 4 года в компании и не наблюдал за рынком, что frontend так переполнен, даже с хорошим резюме, опытом хорошим и подтвержденным через госуслуги откликов не получаешь вообще, нужно было смотреть динамику откликов на вакансию и их количество, вовремя уйти с frontend разработки».

«Больше погружался бы в свой стек, так как тут меньшие усилий по учёбе дают кратно больший результат, нежели начинать с нуля. Сразу бы начал "Волчарить", а не стесняться».

«Больше бы прокачивал скиллы общения с топами, и учился математически считать риски, ибо внезапно, в ИБ это важнее самого ИБ — цифры показать, а не про технологии рассказывать».

Выводы

Опрос показал: смена направления скоро станет новой нормой рынка. Большинство специалистов либо уже задумываются о переходе, либо активно планируют его. Главным образом из-за желания расти в доходе, получить больше перспектив и выйти из профессионального тупика.

Самыми привлекательными направлениями сегодня выглядят ML / DS / NLP, backend, DevOps и информационная безопасность. Интересно, что backend одновременно остается и одним из самых популярных направлений для входа, и одним из профилей, из которых специалисты хотят уйти. Это говорит о высокой конкуренции, нагрузке и неоднозначности ожиданий от роли backend-разработчика.

Опыт тех, кто уже сменил специализацию, показывает: переход чаще всего реален даже за несколько месяцев. Многие респонденты отмечают, что ожидания от новой роли в большинстве случаев оправдываются, а у значительной части специалистов переход приводит к заметному росту дохода.

Смену направления вполне можно считать эффективным инструментом карьерного роста в IT. Рассказывайте, думали ли вы о переходе в другую специализацию и почему?

(ps/ тг беседа для предложений/вопросов https://t.me/+Z0mNbDAkgbY2ZjUy)

Продолжаю делать своего локального AI-компаньона Nova. Это не просто чат-бот, который отвечает по промпту, а попытка собрать персонажа с памятью, характером и внутренним состоянием.

Сегодня занимался системой настроения и отношений.

Сразу уточню: идея не в том, чтобы написать в промпте “если пользователь нагрубил, обидься”. Это слишком просто и плохо работает. Модель может один раз “сыграть обиду”, а потом через пару сообщений забыть, что вообще произошло.

Мне хочется сделать по-другому: чтобы у Nova было отдельное состояние. Например, она может быть спокойной, настороженной, обиженной, постепенно отходить после извинений, снова доверять не мгновенно, а поэтапно.

То есть не просто текстовая имитация эмоций, а отдельная логика, которая влияет на поведение.

Что получилось

Сегодня я в основном разбирался с тем, как Nova должна реагировать на извинения.

Потому что “прости” бывает очень разным.

Можно просто написать: прости

А можно сказать: прости, я был неправ, я не должен был так с тобой говорить

И это уже совсем другой уровень. Тут человек не просто бросил слово “извини”, а признал, что сделал неприятно.

Есть и обратный вариант: ну если ты такая обидчивая, прости

Формально слово “прости” есть, но по смыслу это не извинение, а скорее новая попытка уколоть.

Сегодня удалось привести это к более человеческой логике. Простое извинение немного смягчает состояние. Глубокое извинение восстанавливает сильнее. А плохое псевдоизвинение не лечит ситуацию, потому что оно не признаёт проблему.

Осадок после конфликта

Отдельно добавил промежуточное состояние. Не хотелось, чтобы Nova после хорошего извинения сразу становилась такой, будто ничего не было.

В реальном общении так не всегда работает.

Иногда человек извинился, тебе стало легче, но осадок всё равно остался. Теперь Nova может быть именно в таком состоянии: уже мягче, уже не в резкой защите, но ещё не полностью восстановилась.

Примерно так: Мне стало спокойнее, но я всё ещё чувствую этот осадок внутри.

На мой взгляд, это делает поведение менее пластиковым.

Важный технический момент

Ещё пришлось защитить систему от странного бага.

Если сама Nova в ответе пишет что-то вроде: Прости, я была резкой.

это не должно считаться извинением пользователя.

Иначе получалась бы глупая ситуация: Nova сама извинилась, а система решила, что это пользователь начал мириться, и поменяла настроение.

Теперь эмоциональные события создаются только из сообщений пользователя. Ответы Nova обратно в движок настроения не проходят.

Главная проблема

Самое сложное оказалось не в прямых оскорблениях и не в простых извинениях, а в тонких фразах.

Например: да ладно, не ной ой всё, хватит ну не начинай ты слишком остро реагируешь

Сами по себе такие фразы могут быть просто грубоватыми. Но если до этого был конфликт, Nova была обижена, пользователь вроде бы начал извиняться, а потом говорит “да ладно, не ной”, смысл уже другой.

Это не просто фраза. Это обесценивание реакции.

То есть пользователь как будто говорит: “твои чувства ерунда, прекращай”.

И вот тут появляется архитектурная проблема.

Можно, конечно, сделать список фраз: не ной не драматизируй ой всё забей не начинай

Но это плохой путь. Таких фраз бесконечно много. Сегодня добавишь десять, завтра найдёшь ещё двадцать. В итоге код превратится в огромный набор проверок

if "фраза" in text

Так делать не хочется.

Что попробовал

Я попробовал подключить маленькую локальную модель, чтобы она анализировала смысл фразы и возвращала структурированный результат.

Идея была хорошая: не ловить конкретные слова, а понимать, что в сообщении есть извинение, агрессия, обесценивание, попытка помириться или давление.

Но на практике маленькая модель оказалась нестабильной. Она иногда ломала JSON, путала значения, обрывала ответ или добавляла мусорные поля.

В итоге стало понятно, что вместо костылей со списком фраз я начинаю строить костыли вокруг самой модели.

Поэтому этот эксперимент пока откатил. Стабильная версия снова работает через правила и fallback-логику.

К какому выводу пришёл

Похоже, лучше не спрашивать маленькую модель напрямую: какое это событие?

Лучше вытаскивать более простые признаки:

. есть ли извинение

. признаёт ли пользователь вред

. берёт ли ответственность

. обесценивает ли реакцию

. давит ли на эмоции

. есть ли враждебность

. есть ли теплота

А уже отдельный слой должен смотреть на эти признаки и текущее состояние Nova.

Например, если Nova уже обижена, примирение ещё не завершено, а пользователь говорит что-то вроде “не ной” и не признаёт свою вину, система должна понимать: это не нейтральная фраза, а плохая попытка восстановления контакта.

Что дальше

Сейчас базовая версия уже работает.

Nova различает прямую грубость, простое извинение, глубокое извинение и плохое псевдоизвинение. Может смягчаться постепенно, а не переключаться мгновенно из “обиделась” в “всё идеально”.

Следующий шаг - сделать нормальный слой семантических признаков, чтобы понимать не конкретные фразы, а смысл.

Вопрос к сообществу

Может, кто-то уже делал похожее для AI-компаньонов, NPC, чат-ботов или диалоговых state machine.

Как лучше понимать фразы вроде: да ладно, не ной ой всё, хватит ну не начинай ты слишком остро реагируешь

не через бесконечный список маркеров, а через смысл?

Интересны варианты с embeddings, sentence-transformers, маленькими классификаторами, NLI, constrained decoding или golden tests для эмоциональной state machine.

Совет “просто добавь фразу в список” понятен, но хочется решить именно архитектурную проблему.

Сейчас главный вопрос такой: как локально и стабильно понимать обесценивание, давление и неискренние попытки помириться, не превращая код в словарь всех возможных фраз.

Так для справки - я вырос в заполярном промышленном поселке - на производстве буквально. С детства водил водовозку, состав вагонеток в шахте, помогал загружать мельницы на фабрике и чистить трубы на участке обогащения. В общем - всю жизнь в делах). В 12 лет собрал себе сварочный аппарат самопальный. в 14 ездил на тяжелых мотоциклах одиночках - возил соседей за грибами и ремонтировал оные... В общем казалось бы опыта вагон и ко взрослому состоянию он должен только увеличится и дать эффект.

Но тут вот такая засада - у меня есть УАЗ, причем чисто прикладного значения - я на нем повседневно езжу. Это микроавтобус с завода, 19 гв, 8+1 категория B.

Обслуживаю я его тоже сам.
И вот с прошлого года стоит у меня в плане - подраскидать передний мост, так как чтото не нравится мне поворотный кулак - очень уж грязно там. Ну, думаю, наверное шкворень неподтягнут (за сезон дожден не было оказии кудато встать где можно нормально все перебрать и затянуть), сальник и разбило вибрацией, льдом при наших частых переходах через ноль. Такой диагноз я поставил заглянув как то под брюхо таблетке прошлой осенью.

Я прекрасно знаю как работает этот узел и ему подобные. Но так как моя жизнь - не машины (я программист в области обработки данных), я не стал вдаваться в детали: узел неисправен - нужна разборка (а это снятие ШОПК со всеми вытекающими) . Ну и ходил смотрел на него всю осень и зиму. Ожидая оказии.

Ну и в эту весну наконец дошли руки, по другому вопросу правда - менял тормозные суппорта. И пока это делал смотрю на поворотный кулак и вдруг до меня доходит явственно - что из под пластины просто войлок местами выпал местами истерся, а сальник - работает. Масло не выдавливает.
Причем даже с другой стороны - где ситуация со шкворнем и правда имела место быть - и правда был немного прослаблен, да к тому же попала вода в область ступицы (это когда я каких то говнах прошлой осенью равзалился колесный хаб.), в общем -даже в этом случае - с сальником все ок, подрало только пыльник, а его можно менять ничего не разбирая - на изи.
И сделать это можно было в прошлом году еще, если бы я не был таким айтишником склонным все усложнять.