Почему редких IT-специалистов нельзя найти по резюме

IT-индустрия переживает не просто кадровый дефицит — мы находимся в фазе трансформации самой модели рекрутинга. Особенно это касается специалистов в узких и критически важных направлениях: от искусственного интеллекта до embedded-систем для робототехники. На первый план выходят не количество кандидатов, а способность компаний выявлять, понимать и привлекать тех, кто действительно способен решать задачи будущего.

На уровне стратегий бизнеса часто сохраняется устаревшее представление о подборе: как о линейном процессе размещения вакансий, получения откликов и выбора «лучшего из пришедших». Однако в реальности это больше не работает — особенно в ситуации, когда нужных специалистов может быть меньше десятка на весь рынок. Редкий IT-специалист сегодня — это не просто человек с редким стеком технологий. Это, как правило, носитель уникального опыта на стыке дисциплин, контекстов и задач. Он может быть незаметен в публичном пространстве, не вести профиль в LinkedIn, не публиковать резюме и, более того, — не искать работу. Профессионалы этого уровня чаще всего выбирают не между вакансиями, а между смыслами: где их знания применимы, насколько масштабен вызов, с кем они будут работать.

Это означает, что классическая логика найма становится неэффективной. Недостаточно иметь сильный бренд работодателя или «конкурентную зарплату». Важно уметь выйти за пределы стандартных каналов поиска, вести сложные переговоры, создавать доверие на уровне ценностей и глубоко понимать как бизнес-задачу, так и логику мышления технических специалистов.

Кроме того, рынок стал гораздо более фрагментированным. Один и тот же специалист может рассматриваться одновременно крупной промышленной корпорацией, deeptech-стартапом и глобальной исследовательской лабораторией. И выбор, который он сделает, будет зависеть не от HR-брендов, а от того, кто первым сумеет точно сформулировать, зачем именно он нужен и какой уникальный вызов ему предстоит решить.

Работа с такими кадрами требует не просто технического понимания стеков и архитектур. Это работа на грани консалтинга, стратегии и эмпатии. Чтобы найти редкого кандидата, нужно сначала найти правильный вопрос. Иногда компании сами не до конца осознают, какую роль должен сыграть человек в будущем продукте. Подбор начинается с диагностики задачи, декомпозиции компетенций и конструирования образа «идеального» кандидата — которого, как правило, не существует в природе в готовом виде. И тогда подбор превращается в проектное мышление: нужно понять, что критично, что можно дообучить, какие риски допустимы, и как выстроить адаптацию.

Нельзя недооценивать и культурный компонент. Чем уже специализация, тем важнее контекст: ментальная гибкость, работа в распределенной команде, способность адаптироваться к fast-changing среде. Такие параметры невозможно оценить по CV или тестовому заданию — только через диалог, через погружение в профессиональные мотивы человека.

Одна из ярко выраженных тенденций 2025 года — рост спроса на специалистов в области гуманоидной робототехники и искусственного интеллекта, особенно в смежных областях: поведенческие модели, мультимодальные нейросети, управление взаимодействием «человек-машина». Эти позиции еще не попали в штатные классификаторы, но уже формируют конкуренцию между крупнейшими игроками в оборонной, медицинской и промышленной сферах. И здесь выиграет не тот, кто разместил вакансию, а тот, кто выстроил инфраструктуру долгосрочного поиска и привлечения.

Подбор редких IT-кадров — это инвестиция в технологическое лидерство. Он требует глубокого доверия между бизнесом и рекрутером, готовности идти в неопределенность и времени на работу «вручную». Для команды M-Choice этот тип подбора — самый драйвовый и глубокий. Мы видим не просто технические задачи, а зарождение новых отраслей: поведенческого ИИ, когнитивных интерфейсов, автономных платформ. Именно сейчас появляются первые команды, которые будут формировать рынок ближайших 10 лет. И стоять у их истоков — профессиональный вызов, который вдохновляет нас ежедневно. Это поиск, в котором совпадают интуиция, технологии и смысл.