Разбираемся, действительно ли снизился общий уровень знаний и навыков у ИТ-специалистов за последние годы и будет ли он снижаться в ближайшие 5-10 лет.
Введение: почему появилась эта статья
В последнее время я все чаще встречаю мнение, что общий уровень знаний начинающих айтишников сильно снизился по сравнению с их предшественниками из периода 2000-2010 годов. В частности, подобное мнение я слышала от IT-рекрутеров, проектных и продуктовых менеджеров. Причем они отмечают, что за последнее десятилетие у «новых» айтишников просели как хард-скилы, так и софт-скилы.
То есть проблема в следующем: если сравнить джуна из 2024 года и джуна из 2004 года, то последний обладал более глубокими техническими знаниями и развитыми коммуникативными навыками по сравнению с начинающим ИТ-специалистом в наши дни.
За примерами далеко ходить не надо: 66% рекрутеров, опрошенных консалтинговой компанией Nordcore, занимающейся подбором и предоставлением персонала, заявили о недовольстве уровнем знаний соискателей в IT.
Я не могу сказать, что согласна с этим утверждением на 100%. Тем не менее мне показалось интересным разобраться в вопросе: изучить различные источники, проанализировать их и понять, откуда взялось такое мнение и насколько оно совпадает с реальностью.
Почему снизился уровень знаний
На вопрос: «Почему вы считаете, что качество знаний у нынешних программистов снизилось?», мои собеседники обычно приводили такие аргументы:
- Снижение качества школьного образования. Мол, раньше списывать было труднее, не было ChatGPT и телефонов на уроках в принципе.
- Снижение качества вузовской подготовки. Причины примерно те же, что и в пункте выше + устаревшие знания.
- Негативное воздействие онлайн-школ, обещающих золотые горы сразу после окончания курсов. Высшее технические образование среди нынешних ИТ-специалистов стало не столь распространенным явлением, как это было в нулевые, когда в айтишники шли преимущественно энтузиасты с инженерным образованием и горящими глазами.
- Негативное воздействие социальных сетей. Здесь аргументация такая: вместо того, чтобы общаться, учиться решать конфликты и находить компромиссы, как это делали раньше, сейчас люди решают проблему иначе — нажимают кнопку «забанить» или «выйти из чата» в случае малейшего недопонимания. В итоге, такой подход сказывается на работе: начинающие ИТ-специалисты не умеют коммуницировать в команде или делают это хуже, чем их предшественники 10-20 лет назад.
В итоге, если обобщить все эти тезисы в один, получится примерно следующее: «Раньше было лучше».
Что думают работодатели на этот счет
Исходя из ряда источников (1, 2, 3), можно сделать вывод, что ухудшение качества знаний действительно замечают во многих компаниях: от стартапов до корпораций.
Например, вот:
Почему качество ИТ-специалистов снижается? Работодатели часто называют такие факторы:
- Отток части квалифицированных ИТ-специалистов из России, который произошел в период 2022-2023 годов. В итоге работодателям приходится идти на компромиссы и рассматривать на ведущие позиции не самых опытных кандидатов, либо идти на компромиссы и вводить внутренние системы обучения.
- Кризис перепроизводства айтишников. С расширением IT-отрасли существенно увеличилось количество учебных заведений и онлайн-курсов, предлагающих быструю подготовку новых специалистов. Часто такие курсы фокусируются на востребованных навыках, обходя глубокие теоретические знания. Как результат, на рынок приходит много специалистов, обладающих базовыми знаниями, но недостаточной экспертизой.
По большому счету, рынок труда в ИТ сейчас имеет признаки квалификационной ямы:
- 66% работников ИТ-отрасли не имеют профильного образования;
- ощущается недостаток специалистов с подтвержденным опытом работы;
- высокий процент джунов.
Есть ли в IT место для квалификационной ямы
Квалификационная яма — это разрыв между требуемыми навыками и знаниями, которые необходимы для выполнения определенной работы, и настоящим уровнем квалификации, навыков и знаний у работающего человека.
Пример: Иван Иванов накрутил опыт в резюме, выучил ответы на самые распространенные вопросы на технических собеседованиях и получил оффер. Но его знаний не хватает для нормальной работы: Ивану сложно справляться с повседневными рабочими задачами и на их решение уходит гораздо больше времени, чем у более квалифицированных сотрудников. К тому же, некоторые таски Ивана уходят его коллегам, из-за чего создается дисбаланс и напряжение в команде.
Хочу заметить, что квалификационная яма — проблема, существующая не только в России и не только в ИТ. Снижение производительности труда и несоответствие должности — это общемировая тенденция, характерная для многих отраслей. Например, в разных странах доля работников с квалификацией, несоответствующей должности, колеблется от 17% до 52% работающих (по крайней мере, именно такие цифры приводит источник). В России, например, по данным НИУ ВШЭ, в эту категорию попали более 50% всех трудящихся. В РБК ссылаются примерно на эти же цифры.
Как доказательство — о проблемах с поиском высококвалифицированных кадров в разных областях заявили 54% рекрутеров.
Квалификационная яма свойственна в основном для востребованных и стремительно развивающихся отраслей, предполагающих наличие узкопрофильных знаний. Но система образования не успевает за этими самыми развивающимися отраслями.
Выводы
Лично у меня сложилось ощущение, что квалификационная яма — это вполне ожидаемая социальная реакция. С ней сталкивается любая востребованная и стремительно развивающаяся отрасль, интерес к которой подкрепляется высокими зарплатами и другими конкурентными преимуществами (например, графиком и форматом работы).
В любом случае ИТ-рынок должен стабилизироваться, ведь уже есть предпосылки для этого.
Напишите в комментариях, что думаете лично вы? Чувствуете ли снижение качества знаний среди своих коллег? Поделитесь мнением — будет интересно почитать!
LLM снижает уровень знаний разрабов
«Развитие LLM, в том числе на уровне написания кода, будет снижать уровень знаний разрабов не только PHP.
Не знаю, плохо это или хорошо)
- Плохо то, что уровень владения языком будет снижаться и все больше будет отдаваться на откуп ИИ, при этом, возможно, будет страдать производительность, так как бизнес привыкнет к конвеерной разработке
- Хорошо то, что есть сценарии, когда разработчики просто станут архитекторами в своих МС или подсистемах, манипулируя парой-тройкой моделей LLM, выстраивая идеальную работу, трятя силы не на описании логики, а на более высокий уровень, на качество взаимодействия модулей.
На самом деле, сценариев и хороших и плохих очень много, остается посмотреть, что будет)) Просто личные мысли»
Образование отстает, необходим обмен опытом
«1. Качество образования в вузах отстаёт лет так на 5-10. Если присутствует более менее серьёзный формат, то это в основном приближено к корпорейт сегменту, а множеству обучающихся туда не попасть после вуза без опыта.
2. Доступность курсов высокая, но направленность в них отстаёт от реалий в которые окунаются новички. Большая часть, приходящая с курсов закомплексована парадигмами, хотя в командах тимлид ставит планку.
Самообразование вещь великая и ему необходимо постоянно уделять много внимания.
3. Требования рынка зачастую надуты ожиданиями. Очень часто в вакансиях пишут, то, чего по факту даже в проектах нет. А всё в надеждах, что пришедший им даст волшебную пилюлю или будет соответствовать ожиданиям того кто составлял требования. Заходишь с конским опытом, а там жуткий легаси)) С другой стороны опыт в архитектурном плане растёт, когда из долгосрочного легаси делаешь красивый современный прод.
4. Инструменты стали безусловно умными! Они конечно помогают, но это стало частенько сбивать с толку и приводить к халатности. Стоит задуматься!
5. Это вообще отдельная поэма. Хайп и шум очень влияют на податливых. Зачастую, кто подвержен воздействию, стараются быстрее оказаться на волне хайпа, а это далеко не всегда нужно бизнесу. К примеру прикручивание ИИ с лютыми расходами к простейшим алгоритмическим задачам.
6. На отток вообще насрать. Если оттекают, то это их жгучие право.
Для повышения уровня специалистов, сейчас для разработчиков важно учить мат часть в плане обеспечения безопасности на их уровне. Очень часто разработчики не знают простейших истин, что в свою очередь влечёт последствия для компаний, бизнеса, и их самих в конечном итоге.
p.s. Считаю хорошей практикой проведение внутренних митапов. Когда старшие делятся, знаниями с младшими. Практикую на текущем месте. Качество кода и прирост производительности растут регулярно. Команда стала разговаривать на одном языке. Очень советую подобный обмен опытом. Другие разработчики, тоже подхватили тенденцию. Тем более когда готовишься к проведению, за одно освежаешь память».
Что делать после обучения
«После обучения:
1. Обязательная стажировка в компании на реальном проекте, от 1 года, без токсичных hr тех. собесов
2. Менторство от ведущих IT компаний страны в вузах (и на курсах, а для чего они нужны?)
3. Менторство на время стажировки
4. Получение опыта на реальном проекте от 1 года, с последующим устройством в компанию, или предложение альтернативы
Вывод: все хотят лидов, синьеров, мидлов с опытом, а откуда опыту взяться?
Никто не хочет брать на себя ответственность и растить смену в IT. Ну чтож, аутсорс ребят из Индии вам в помощь – эти ребята всё могут и умеют и у них богатый опыт.»
Дороговизна начальных знаний изменила рынок
«Имхо, вопрос не в том, что знания стали хуже, а что знания очень начального уровня стали дорогими, что сразу же сильно расшатало рынок. То есть соотношение цена/знания по специалистам сильно изменились, а сам уровень то, думаю, не кардинально».
Уровень начинающих программистов снизился
«В 2013г я вёл стажировку начинающих программистов. Чтобы попасть в программу обучения, на входе был scjp (ocjp) тест. Порог прохождения был ниже, чем для получения сертификата, но несильно. Группу в 10 человек набрали легко.
Много начинающих программистов сейчас могут пройти этот тест? Мой опыт подсказывает, что нет».
Как стать умнее
В свете обсуждаемого снижения уровня знаний в IT-сфере, Proglib Academy предлагает решение:
- С 28 августа по 4 сентября — 35% скидка на все курсы
- Программы разработаны с учетом актуальных требований рынка
- Курсы охватывают как фундаментальные знания, так и практические навыки
Курсы:
- Онлайн-курс по математике для Data Science: овладейте математическими инструментами, которые лежат в основе анализа данных.
- Базовые модели ML и приложения: изучите основы машинного обучения и их практическое применение.
- Алгоритмы и структуры данных: разберитесь в алгоритмах, которые помогут решать сложные задачи.
- Основы программирования на Python: начните программировать на одном из самых популярных языков.
- Основы IT для непрограммистов: получите базовые знания о ключевых технологиях.
- Frontend Basic: принцип работы современного веба с нуля до первого интернет-магазина: создайте свой первый веб-проект.
Не позволяйте «квалификационной яме» стать препятствием в вашей карьере. Инвестируйте в свое образование с Proglib Academy и станьте специалистом, которого ищут компании.
Комментарии