| Disclaimer: Данная заметка посвящена методологии поиска тонких трендов на рынке труда, а не обзору практик внедрения ИИ-технологий современными работодателями. Но небольшая статистика по «вакансиям с ИИ» присутствует. |
Как определяются тренды рынка труда
Нам часто задают вопрос, как мы определяем тренды рынка труда и как «натаскиваем» нашу предиктивную нейросетку.
Стоит заметить, что понятие тренды – очень обобщенное. Есть разные уровни трендов:
- Макроизменения. Например, вслед за перестройкой нашей экономики в свете политических событий изменилась структура рынка труда; изменилась кривая медианных зарплат по стране и так далее. Макротренды отслеживаются в момент их начала и помогают «достроить» картину до их завершения.
- Отраслевые тренды. Когда происходят однотипные изменения, например, на аграрных предприятиях или металлургических. Этот же паттерн программа может находить на небольших предприятиях отрасли. Тренды здесь дают хороший материал для экономистов.
- Орудия труда. Постоянно протекают изменения на уровне конкретных специальностей: меняются технологии производства, появляются новые требования.
Так как задача нашего проекта в основном обслуживать потребности профориентационного характера, мы более пристально следим за переменами внутри самих профессий, а остальные тренды чаще отслеживаем в автоматическом режиме.
Перемены внутри профессий относятся к тонким трендам — то есть они заметны только при детальном анализе конкретной профессии и не видны обобщенными индикаторами рынка труда.
Новые орудия труда – новые тренды
Согласно теории эволюции профессий, основным драйвером появления новых профессий или изменений внутри текущих, является появление новых орудий труда. Тогда от соискателей начинают требовать соответствующие новые навыки владения новыми орудиями труда. И, как правило, меняются требуемые профессионально важные качества.
Поэтому мы разработали новый модуль программного обеспечения, которое совершает регулярный «чёс» по вакансиям и резюме в поисках трендов по новым орудиям труда.
Орудия труда бывают как материальными, так и нематериальными. Подробнее о законах развития орудий труда и предсказательной модели их трансформации написано в статьях на сайте нашего центра.
На примере требования работодателей к навыку работы с нейросетями
Возьмем появление нейросетей в работе современных профессионалов. Для наглядности используем обобщенное понятие нейросетей как таковых, но фактически в исследованиях мы различаем типы нейросетей (языковые модели, машинное зрение и распознавание, графические сетки и так далее).
Кроме этого, наиболее значимым отличием является способ взаимодействия с нейросетью. Мы разделяем требования работодателей на 3 типа:
- Требования к навыку работы с нейросетями.
- Требования к навыку создания нейросетей.
- Требования к навыку обучения нейросетей.
Если смешивать эти требования в кучу – получится ерунда в духе росстата:)
Методики отслеживания трендов на примере навыка работы с нейросетью
Одна из методик отслеживания (у нас их несколько, и они «конкурируют» друг с другом) работает так:
- Сначала проводится общий поиск по ключевым словам: в каких профессиях «всплывают» нейросети. Допустим, это программисты, дизайнеры, менеджеры и т.д. Здесь происходит разделение на просто работу с сетью, создание сети или обучение сети.
- Затем проводится повторный «проход» по базам вакансий, но уже с другой позиции: мы берем всех ранее найденных программистов (дизайнеров, менеджеров, …) и смотрим по каждой профессии, как часто встречается требование к новому навыку. И на графике по месяцам следим за изменениями. Допустим, в январе прошлого года на 1000 программистов было 3 упоминания нейросетей в вакансиях, в феврале уже 7. Тренд? Еще нет.
- Программисты (как дизайнеры, менеджеры, …) – это группа профессий. Внутри нее есть специальности. Смотреть надо по специальностям, а не обобщенно. Все январские и февральские позиции были «размазаны» по разным специальностям. Одно упоминание у аналитика, одно у геймдева, одно у 1С сервис-инженера и так далее. Это еще не тренд. Но надо же, нашлось целых три у врачей-диагностов! Учитывая, что до этого не было ни разу, а к апрелю уже 7 упоминаний «нейросети» у врачей-диагностов, то вот это — уже признаки тренда.
- Далее программа «упаковывает» обнаруженные тренды в почти что законченный отчет с расшифровкой в виде кейсов: где именно были найдены упоминания, объединены ли они одной компанией, сетью или городом – или это все разные примеры? Эту расшифровку уже читает наш эксперт вручную либо не читает и продолжает накапливать статистику.
Что еще собирает программа?
Чтобы эксперту было удобнее анализировать данные, программа по запросу формирует вспомогательные отчеты с самой разной статистикой. Например:
- Насколько отличаются зарплаты тех, кто использует «новое» орудие труда?
- Какие другие вакансии ищут «прогрессивные» компании?
- Когда они начали искать специалистов с новыми навыками в первый раз?
- и многое другое
Сложности анализа
Основная сложность, что эксперта не интересует обобщенная информация – например, «врачи стали чаще обращаться к нейросетям» — а конкретика: какие именно врачебные специальности и к каким именно нейросетям.
Кроме этого, эксперт мониторит не только нейросети, а вообще все новые орудия труда, к которым, к слову, относится и программное обеспечение. А это получаются громадные массивы информации, даже если программы анализа уже полностью «упаковали» только самую суть и подготовили данные максимально удобно для чтения.
Очень часто в этих массивах информации требуется отследить не только восходящий график, но и нисходящий. Для этого неплохо бы эксперту разбираться в нюансах самой профессии.
Например, наши эксперты составили очень показательный и интересный для причастных график, как в требованиях к web-дизайнерам всё реже упоминается Photoshop и все чаще Figma.
Но чтобы разобраться и построить такой график, потребовалось изучить сотни диаграмм для различного программного обеспечения, которым пользуются специалисты по web-дизайну.
А web-дизайнер — это лишь одна из множества специальностей, в череде еще большего количества разных профессий, и у каждой есть свои орудия труда.
Основная задача экспертов-аналитиков трендов рынка труда
Поэтому наша основная задача – запрограммировать процессы так, чтобы, во-первых, они съедали минимум вычислительных ресурсов, а во-вторых, «дергали» человека только при выявлении «твердых» трендов (или их комбинаций, что еще более «красноречиво»), и предоставляя ему «финальную выжимку» из анализа сотен тысяч параметров, не засыпали его при этом избыточной информацией.
Ну, а главная задача – обучить программное обеспечение самостоятельно находить и не пропускать тонкие тренды. И делать это с минимальным числом ошибок (куда же без них).
Обещанные примеры по нейросети
Немножко статистики по частотности упоминания «нейросетей» в требованиях к соискателю:
Май 2024
| Всего вакансий, шт.: | Кол-во упоминаний, шт.: | В процентах: | |
| «Head Hunter» | 1 457 608* | 1 806 | 0,124% |
| «Работа России» | 691 704 | 870 | 0,126% |
* В число вакансий «Head Hunter» входят вакансии в других странах. На Россию приходится порядка 1,2 млн. вакансий.
Получается, что на «Работа России» чуть чаще требуют работу с нейросетью, чем на hh.ru.
Но есть нюанс: на «Работа России» требуют навык работы с сетью, а на hh.ru — еще и создавать или обучать нейросети:)
Но всё познается в сравнении:
Ноябрь 2023
| Всего вакансий, шт.: | Кол-во упоминаний, шт.: | В процентах: | |
| «Head Hunter» | 1 099 076 | 642 | 0,058% |
| «Работа России» | 728 628 | 574 | 0,079% |
За полгода количество упоминаний «нейросетей» в вакансиях выросло более, чем в 2 раза.
Статистика выше имеет отношение только к требованиям к соискателю. Само слово может упоминаться чаще в описаниях компании-работодателя, без каких-либо требований к соискателю. Но есть и профессии, где работа с ИИ подразумевается настолько, что прямых описаний в требованиях может не встречаться.
Пример новых специальностей:
- ai designer
- ai developer
- ai engineer
- ai graphic
- ai mentor
- ai researcher
Если сравнивать 2 графика: рост числа требований «работы с нейросетью» и числа требований по ее «созданию и обучению», то первый график значительно опережает второй.
В каких профессиях «нейросеть» встречается чаще всего?
Мы заведомо уберем все профессии, связанные с программированием нейросетей и оставим только те, где работодатель говорит о навыке работы с сетью, а не их создании или обучении.
Вот, что получается:
Disclaimer: Этот график не для экспертов, а скорее для очень общего взгляда неспециалиста, потому что практически все профессии, указанные на иллюстрации, это группы профессий и они объединяют между собой множество различных специальностей. Существует более 400 специальностей инженеров, 130+ специальностей у врачей, а у менеджеров и специалистов еще больше разновидностей. Но чтобы не загружать вас длинными листингами специальностей (все равно всех не охватить – их на сегодня 1480 уникальных, где встречаются требования к навыку работы с нейросеткой), мы обобщили специальности в группы профессий.
Опять же, чтобы понимать какой-либо график, данные полезно сравнивать.
Еще полгода назад картина была совсем иная:
Что на графике?
В вакансиях видеоинженеров и web-разработчиков в ноябре 2023 года не встречалось требование к навыку работы с нейросетью. А всего через полгода по частотности упоминания нейросети эти две специальности обогнали почти всех остальных!
Можно сравнить степень роста среди профессий на этой страшненькой диаграмме:
Итак, за полгода:
- Лидеры роста – видеомонтажеры и web-разработчики, у которых с нуля рост до 3,3 и 6,5 процентов соответственно. Это очень много. Это говорит о тектонических изменениях в этих индустриях.
- Аналитики выросли в 6,7 раз по числу требований работы с сетью. (Ко многим аналитикам предъявляется требование по созданию и обучению нейросетей, здесь такие вакансии не учтены).
- Маркетологи – в 2,6 раз. (В основном это маркетологи, работающие с контентом).
- Дизайнеры – в 2,1 раза.
Незначительный рост только у научных сотрудников, но именно они были одними из пионеров работы с нейросетью — и полгода, и год назад они возглавляли* список вакансий с наиболее частыми требованиями к владению этим инструментом, опережая другие профессии (*подразумевается процент вакансий с требованиями владения навыком работы с нейросетью относительно общего количества всех вакансий по этой профессии).
Выводы и мораль
Так как статья создавалась про тренды и методику анализа, а не про требования работодателей к навыкам работы с нейросетью, то и выводы будут о трендах:
- Отслеживание изменений в «орудиях труда» (программном обеспечении, технологиях, станках и приборах) — поможет как образовательным учреждениям, так и работодателям своевременно уловить «дух времени», обновить материальную базу, подготовить специалистов.
Еще раз напомним, что такие изменения предсказуемы и их можно отлавливать не реактивно (анализируя уже произошедшие изменения на рынке труда), а проактивно, опираясь на законы развития орудий труда. - Обобщенный частотный анализ по всем рынку труда «скопом», как правило, не покажет тонкие изменения рынка труда. Необходимо проводить анализ по конкретной специальности.
- Подчеркнем, что именно по специальности, а не по профессии. К примеру, из 130 наименований врачей, только 5 специальностей (пока) активно осваивают нейросети. И количество упоминаний нейросети у этих специальностей относительно количества всех вакансий по этой специальности значительно выше в среднем, чем у других профессий (включая разработчиков). Но если смотреть на количество этих упоминаний вообще (в абсолютных цифрах) или относительно числа всех вакансий врачей (т.е. всех врачебных специальностей), то это даст незаметные десятые доли процента.
- И напомним, что эксперт должен разбираться в профессии, чтобы понять, что у врачей-диагностов «ушло», а что появилось, чтобы делать адекватные выводы, которые превращаются в ценную информацию. А не просто собирать аналитику ради аналитики
как это делаем мы.
Напоминаем, что мы по-прежнему бесплатно проводим вычисления и анализ рынка труда для научных сотрудников и экспертов.