Мариус Малышев: Эпоха «джунов» закончилась. Как AI меняет требования к разработчикам

Вы пришли в разработку из инфраструктуры, пройдя путь от системного администратора до senior iOS-разработчика и преподавателя, и обучили более 1000 специалистов. Почему именно такой старт сегодня даёт преимущество в эпоху AI?

Потому что ты изначально иначе смотришь на систему. Я десять лет занимался инфраструктурой: сети, серверы, дата-центры — там нет «идеальных условий», там всегда есть нагрузка, сбои, ограничения. Этот опыт никуда не исчез, когда я перешёл в разработку.

Сейчас это стало особенно заметно. AI действительно ускоряет написание кода, но он не учитывает, как этот код поведёт себя в реальной среде. А я, когда пишу, сразу держу в голове, что будет происходить при плохой сети, при пиковых нагрузках, где может появиться уязвимость. Это сильно сокращает количество проблем уже после релиза.

По вашему опыту — и как разработчика, и как преподавателя, — в какой момент стало очевидно, что AI начал менять не обсуждения, а реальную работу и требования к специалистам на рынке?

Это стало видно в задачах. Раньше часть работы стабильно отдавалась начинающим разработчикам: типовые экраны, простая логика, какие-то вспомогательные вещи. Сейчас такие задачи либо сильно сокращаются, либо закрываются быстрее с помощью AI. Параллельно я это видел и со стороны обучения: люди приходят с базовыми навыками, но рынок уже ждёт от них другого уровня понимания. В какой-то момент стало понятно, что дело в том, что сама планка входа изменилась.

Как с появлением AI меняется структура задач внутри команды и распределение ролей между разработчиками — и почему на практике, в том числе на примере вашей работы над финтех-продуктами в Garage-IT, становится видно, что классический путь «джуна» перестаёт работать?

Внутри команды становится меньше «простых» задач. Раньше можно было выстраивать понятную лестницу: сначала человек делает базовые вещи, потом постепенно усложняет задачи. Сейчас значительная часть этих базовых задач просто исчезает. В финтехе это особенно заметно. Там почти нет работы, где можно «просто написать код». Любое изменение затрагивает несколько слоёв — безопасность, интеграции, поведение под нагрузкой. Поэтому от человека сразу ждут, что он понимает контекст. И вот здесь классический путь «джуна» ломается: если ты умеешь только писать код по ТЗ, тебе просто некуда встроиться. Команде нужны люди, которые могут сразу включаться в систему, а не только в отдельную задачу.

Меняли ли вы программу в SwiftBook с учётом изменений на рынке и влияния AI — и если да, то что именно пришлось пересмотреть и от каких вещей отказаться?

Да, и довольно сильно. Когда мы запускали SwiftBook, на рынке не хватало разработчиков, и задача была — быстро дать людям профессию. Я сам выстраивал программу и структуру обучения, мы выпускали по несколько десятков специалистов в квартал — и на тот момент это работало. Но со временем стало видно ограничение такого подхода. Люди уверенно пишут код, но теряются, когда попадают в реальную систему: не понимают, как всё связано, где могут возникнуть проблемы, как повлияет их решение на продукт. Пришлось пересобирать программу уже под другие требования. Я сознательно убрал часть тем, которые сейчас закрываются инструментами, и усилил фундамент: архитектура, работа сети, память, поведение системы под нагрузкой. Параллельно мы переработали сам формат — сделали его более цельным, чтобы обучение не было набором разрозненных тем, а давало системное понимание. Фокус сместился принципиально: не «научить писать код», а научить видеть систему и понимать последствия своих решений. Именно этого сейчас не хватает большинству начинающих разработчиков.

На примере ваших текущих проектов в Garage-IT, каким должен быть «джун» сегодня, чтобы быть востребованным, и какие навыки выходят на первый план?

Сейчас ценится не столько скорость написания кода, сколько способность разбираться. Даже на начальном уровне важно уметь задавать вопросы, понимать, как устроена система вокруг, и не бояться лезть глубже. Хороший «джун» сегодня — это человек, который не ограничивается языком или фреймворком. Он понимает, как работает сеть, что происходит с данными, какие есть риски. Только тогда его можно встроить в реальную задачу.

Если смотреть на ваш опыт работы в международных продуктах — от Termius до финтеха, — как будет трансформироваться роль разработчика в ближайшие 3–5 лет под влиянием AI?

AI станет обычным инструментом, как когда-то стали IDE или фреймворки. Он ускорит работу, но не заменит понимание. Поэтому ценность будет смещаться в сторону инженерного мышления. Специалисты, которые понимают систему целиком — от инфраструктуры до пользовательского опыта, — будут только расти в цене. А те, кто ограничивается выполнением задач по шаблону, будут постепенно вытесняться.

Если коротко, рынок уходит от «писателей кода» к инженерам. И этот процесс уже начался.