Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?

Логотип компании
Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?

Иллюстрация: Shutterstock / Stokkete

Кадровый вопрос становится краеугольным для развития экономики страны. Не хватает как разнорабочих, так и специалистов. Решить проблему с помощью мигрантов невозможно, так как профессионалов своего дела не хватает не только у нас, а повсюду.

В связи с этим всё чаще звучат заявления о необходимости повышения производительности труда, в том числе за счет использования современных технологий, в частности ИИ: нейросетей, больших языковых моделей, робототехники и т. п., «Интернета вещей», Big Data и прочих смежных областей. То, что еще пару десятков лет назад представлялось научной фантастикой, сегодня всё активнее входит в повседневную жизнь.

Но как быстро мы сможем оказаться в мире, где медицинские диагнозы ставит ИИ, пожары тушат дроны, общественным транспортом управляют беспилотные автоматизированные системы, дома возводятся с помощью строительных 3D-принтеров, а люди заняты лишь настройкой и обслуживанием этих систем? И не менее важный вопрос – будет ли в этом мире действительно хорошо?

Роль ИИ в ИТ

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 1
Николай СОКОРНОВ («Рексофт»):
«В общем объеме разработки ПО на российском рынке процент задач, выполненных с помощью нейронных сетей, в данный момент не превышает 5–10%».

Директор департамента разработки ГК «Рексофт» Николай СОКОРНОВ убежден, что ИИ – это часть очередной технологической революции, которую мы переживаем прямо сейчас. ИИ уже присутствует в разных ипостасях во многих проектах, но не надо забывать, что в прессе под ИИ чаще всего понимается генеративный интеллект, так называемые большие языковые модели. Если говорить об этом направлении и компетенции г-на Сокорнова в «Рексофте», то есть о разработке ПО, то обычно речь идет об ассистентах написания программного кода. По его словам, при решении повторяющихся повседневных задач у программиста возникает соблазн запросить кусок кода у ИИ-ассистента или, например, спросить, какой фреймворк удобнее использовать для решения конкретной проблемы. Однако важно помнить, что сгенерированный код требует проверки, особенно если речь идет о дальнейшей коммерческой эксплуатации фрагмента программы. Сегодня именно недоверие к результатам работы остается главным стоп-фактором более глубокого использования «умных» ассистентов при написании кода.

Так, по данным Stack Overflow, только 3% респондентов подтвердили доверие к сгенерированному ИИ-ассистентом коду. Кроме того, из-за шумихи вокруг генеративных моделей часто упускается тот аспект, что в любом ПО крайне важна правильная архитектура решения и его компонентов: именно это на 80% гарантирует успех в дальнейшем развитии системы и ее устойчивости к нагрузкам, но эта задача пока что не под силу ИИ.

В течение 2023-2024 гг. «Рексофт» постоянно проводит эксперименты с языковыми моделями по написанию кода. Так как технология стремительно развивается, на данный момент результаты этих экспериментов существенно качественнее тех, что удавалось получать ранее. Кроме того, в компании изучают сценарии, в которых AI-ассистентов (Artificial Intelligence) можно было бы использовать не только для задач по написанию кода, но и для других специализаций, например бизнес-аналитики.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 2
Юрий ДЕНИСОВ («Б1»):
«Одна из причин, почему многие инициативы, связанные с ИИ, становятся неуспешными, – проблема качества данных. Подавляющая часть проектов в компаниях сейчас направлена на использование данных, а не на повышение их качества и доступности».

По наблюдениям партнера ГК «Б1» Юрия ДЕНИСОВА, опыт западных стран указывает на оптимальное соотношение между управлением и использованием данных 30/70, где первая часть направлена именно на управление данными. Постепенно и в крупных российских компаниях появляется позиция с подчинением напрямую гендиректору Chief Data Officer (CDO), отвечающий за управление данными. Качественная data-база позволяет осуществлять быстрое прототипирование, проверку гипотез и оптимизацию, разрабатывать и применять ИИ-системы.

По мнению г-на Денисова, на текущий момент корпоративный сегмент очень неравномерно открылся технологиям на базе ИИ. Понимая общие тренды, компании госсектора, предприятия промышленности и энергетики пока с осторожностью подходят к применению такого рода технологий в связи с вопросами информационной безопасности и критичностью любых ошибок и утечек. В авангарде сейчас телеком, FMCG, ретейл и банки: они очень активно проводят тестирования, оценивают эффекты, анализируют ошибки и тиражируют разного рода решения на базе ИИ.

Однако большая часть таких проектов связана либо с бэк-офисными процессами, либо с точечными оптимизациями, которые не оказывают существенного влияния на выручку компаний. Постепенное накопление критической массы знаний в использовании генеративного ИИ позволит изменить саму операционную модель, и это будет уже качественный скачок в применении ИИ — с колоссальным влиянием на финансовые результаты компаний.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 3
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ», ГК «ЛАНИТ»):
«Если говорить о применении ИИ в HR, потенциал технологии используется всё больше, но удивляет, что рост не такой бурный, каким мог бы быть. Свежее исследование, проведенное МТС и hh.ru, показало, что в 42% компаний все кадровые процессы выполняются вручную и только 5% применяют ИИ для подбора и адаптации сотрудников».

Руководитель лаборатории инноваций «НОРБИТ» (ГК «ЛАНИТ») Дмитрий ДЕМИДОВ отмечает, что хотя популярность искусственного интеллекта быстро набирает обороты и инструменты на его основе становятся все более массовыми, их внедрение дорого стоит, а также требует высокого уровня зрелости ИТ-блока в HR. Так что пока это конкурентное преимущество крупного и сверхкрупного бизнеса. «У нас есть доступ к собственным решениям, которые разрабатывает наш AI-департамент, это дает возможность тестировать гипотезы и затем выводить на рынок проверенные решения. Активно задействована система прогнозирования оттока кадров, запущен внутренний чат-бот помощи сотрудникам. Кроме того, мы внедряем Norbit GPT, чтобы добавить в наши продукты больше функций, помогающих пользователям», рассказывает г-н Демидов.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 4
Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1»):
«Развитие и внедрение новых технологий в области ИИ идет стремительными темпами: многие компании в различных отраслях используют их, чтобы оптимизировать процессы, повысить производительность и разработать инновационные продукты и услуги».

Директор направления экспертизы платформы «Сфера» (холдинг «Т1») Дмитрий ЧУВИКОВ отмечает, что ИИ активно используется в создании больших языковых моделей (LLM) — например, ChatGPT или российские YandexGPT и GigaChat. В продуктах «Т1» тоже используется ИИ. Так, модуль «Сфера.Знания» – одно из решений платформы производства программного обеспечения «Сфера» – автоматически формирует краткое содержание статьи за счет применения механик NLP. В другой инструмент платформы – «Сфера.Обезличивание данных» – встроен ИИ, который на этапе профилирования осуществляет автоматический поиск и классификацию атрибутов с персональными данными на основе ML-модели. Таким образом, экономится рабочее время тестировщиков, менеджеров тестовых сред и сотрудников службы информационной безопасности по работе с персональными данными.

Нехватка кадров и способы ее преодоления

Для того чтобы внедрять нейросети и роботов, а также роботов с нейросетевым «сознанием», нужны узкоспециализированные и высококлассные специалисты, которых крайне мало на рынке труда. Более того, не хватает даже «середнячков». Проблему кадрового голода разные компании решают похожими способами: расширение возрастного диапазона нанимаемых специалистов, повышение зарплаты, льготы, особые условия труда – лишь некоторые из них.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 5
Ольга БАРЫБИНА («Fplus Кадровые решения»):
«Один из вариантов – самостоятельно взращивать кадры под собственные потребности».

По мнению генерального директора компании «Fplus Кадровые решения» Ольги БАРЫБИНОЙ, идет настоящая кадровая война. Компании расширяют границы найма всеми возможными способами: перекупают сотрудников друг у друга, запускают программы переобучения, берут под крыло талантливых студентов в вузах и выращивают их под себя, привлекают самозанятых, а для неквалифицированного труда граждан СНГ, расширяют возрастной диапазон для кандидатов, автоматизируют операции, формируют сильный и узнаваемый HR-бренд. «Мы задействуем широкий диапазон инструментов в зависимости от направлений бизнеса. Например, для розничных магазинов сделали фокус на найме сотрудников без опыта. Помимо этого, сформировали институт подготовки и сопровождения специалистов и обучаем их сами, в том числе в регионах», поясняет г-жа Барыбина.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 6
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ»):
«Кадровый дефицит – действительно серьезная проблема, особенно остро он ощущается в области инновационных технологий. Кроме того, критически не хватает middle- и senior-специалистов».

Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») уверен, что решать проблему необходимо общими усилиями бизнеса, вузов и государства. Например, компания НОРБИТ взаимодействует со студенческим сообществом в разных форматах: ярмарки вакансий, собственные программы, лекции и семинары экспертов, хакатоны. Это не только помогает привлекать молодых специалистов, но еще на этапе их становления развивать необходимые ИТ-навыки и навыки командной работы. Действует также программа стажировок, причем примерно половина ребят по ее итогам остаются в компании.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 7
Кристина СОКОЛОВА («НОТА»):
«Инновационные технологии и решения интересны сами по себе, они всегда собирают вокруг себя профессионалов и энтузиастов».

Директор по персоналу компании НОТА (входит в холдинг «Т1») Кристина СОКОЛОВА считает, что сам факт того, что проект касается искусственного интеллекта, нейросетей или роботизации, при грамотном продвижении обязательно привлечет к нему немало специалистов. Нельзя забывать и о выпускниках и студентах: стажировки, открытые школы, хакатоны, профессиональные конкурсы позволяют привлекать в инновационные проекты талантливых ребят, которые могут быть крайне полезны.

Как говорит г-жа Соколова, борьба между ИТ-компаниями за квалифицированных сотрудников идет уже не первый год. Здесь важно предложить рыночную зарплату, привлекательный соцпакет и возможность выстраивать баланс между работой и остальной жизнью. Немало поможет и репутация HR-бренда: если он известен на рынке и уважаем среди соискателей, найти подходящих специалистов будет намного легче. Возможность работать дистанционно по-прежнему остается важным критерием.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 8
Николай СОКОРНОВ («Рексофт»):
«Это нормальная ситуация в технологиях – они всегда находятся на несколько шагов впереди по отношению к подготовке кадров».

Николай СОКОРНОВ (ГК «Рексофт») уверен, что схема решения таких проблем всегда одна – учить тех, кто нужен. Например, в «Рексофте» действует так называемый трек «Гараж» это объединение, где специалисты группы экспериментируют со всем, что кажется перспективным. Направление генеративного ИИ – одно из самых активных.

Г-н Сокорнов подчеркивает, что кадровую проблему можно и нужно решать не только с помощью привлечения иностранной рабочей силы. Например, все мы помним нашумевший закон об увеличении пенсионного возраста, а также законодательные поправки для облегчения привлечения к труду подростков с шестнадцати лет. Усиливается также интеграция в экономику дополнительных групп населения: лиц с неполной занятостью, ограниченной трудоспособностью и т. п. Это становится возможным за счет массовой цифровизации экономики, облегчения взаимодействия и администрирования, в том числе нестандартных моделей занятости: самозанятости, «удаленки», part-time (например, почасовая оплата для курьеров), совместительства.

Если говорить о компании «Рексофт», то здесь всегда были смешанные команды: возраст, пол, образование, место жительство, особенно со времен пандемии, не имеют значения, важны только профессиональные навыки, готовность и умение работать в команде. «У нас активно практикуется горизонтальный карьерный вектор, когда сотрудники могут пробовать себя не только на проектах из разных сфер экономики, но и сменить направление деятельности. Есть примеры, когда сотрудники отделов HR, продаж, административного блока переходили в разработку, в частности в аналитику, тестирование, управление проектами», рассказывает г-н Сокорнов.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 9
Юрий ДЕНИСОВ («Б1»):
«Из-за смещения спроса в сторону отечественных ИТ-продуктов, с одной стороны, образовался локальный дефицит специалистов по российскому ПО и open-source, а с другой – освобождается некоторый ресурс экспертов по технологиям западных вендоров, ушедших из нашей страны».

Юрий ДЕНИСОВ (партнер ГК «Б1») поясняет, что на кадровом рынке наблюдается некоторая инертность, то есть на изменение квалификации требуются время и желание человека. Поэтому в краткосрочной перспективе пока еще сохраняется резерв ИТ-специалистов, которых можно технологически переориентировать.

В то же время большинство крупных компаний уже пришли к пониманию того, что нужно растить кадры под себя, поэтому всё более широко развивают сотрудничество с вузами: курируют факультеты, строят свои кампусы и реализуют различные программы стажировок для студентов. В свою очередь, вузы перезапускают международные программы для привлечения потенциальных студентов из дружественных стран, в том числе дальнего зарубежья (Китай, Индия, страны Латинской Америки). Вполне возможно, на законодательном уровне в перспективе будут создаваться более благоприятные условия для трудовой миграции иностранных выпускников российских вузов или опытных специалистов по дефицитным направлениям.

Г-н Денисов говорит, что есть кейсы, когда компании начинают работать уже со школами. И здесь фокус не на продвижении конкретной организации, а на знакомстве и повышении привлекательности профессии и индустрии в целом, чтобы после окончания школы выпускник пошел на профильный факультет и пополнил рынок труда, например в химической, фармацевтической или ИТ-отрасли.

 

Производительность труда

 

Недостаточный рост производительности труда – серьезная проблема во всем мире, однако стимулировать его привычными способами становится все сложнее. Вероятно, именно рост числа проектов, в которых используются современные технологии в области ИИ — нейросетей и робототехники, — может привести к постепенному или, наоборот, резкому повышению производительности труда. Вот что думают об этом наши собеседники.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 10
Николай СОКОРНОВ («Рексофт»):
«Экзоскелет может продлить трудовую жизнь сотрудника склада, даже если его физическая выносливость существенно снизилась».

Николай СОКОРНОВ («Рексофт») уверен, что именно в свете кадровых проблем по-новому рассматриваются задачи по развитию технологий и оценки окупаемости решений автоматизации и роботизации. Например, VR- или AR-очки могут решить проблему с быстрой ориентацией на производстве и оперативной адаптацией новых сотрудников. То же относится и к задаче повышения производительности труда, в том числе за счет реорганизации и оптимизации процессов: ее актуальность дополнительно подпитывается кадровым дефицитом.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 11
Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1»):
«Крупные ретейлеры, используя робототехнику и автономные транспортные средства, повышают эффективность доставки и управления складами».

Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1») тоже отмечает использование робототехники в промышленности: с ее помощью автоматизируются производственные процессы, улучшается качество продукции и наращивается производительность бизнеса. Применима она и в логистических задачах: например, ретейлеры с помощью нее ускоряют доставку и улучшают управление складами. В России такие технологии тоже успешно применяются: например, «Яндекс» уже запустил роботов-доставщиков и беспилотное такси.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 12
Ольга БАРЫБИНА («Fplus Кадровые решения»):
«Производительность труда можно повысить за счет автоматизации процессов».

Ольга БАРЫБИНА («Fplus Кадровые решения») добавляет, что на повышение производительности труда влияют прозрачная система мотивации и КПЭ (ключевые показатели эффективности, KPI), зрелость руководителей, корпоративная культура, а также то, что сотрудники видят в работе возможности реализации своих талантов.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 13
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ»):
«Применение генеративного интеллекта способно на 5–10% сократить затраты на управление персоналом».

В свою очередь, Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») полагает, что, переложив на ИИ часть рутинных операций, можно увеличить производительность. Например, генеративные ИИ способны на 510% сократить HR-затраты: их можно применять для анализа резюме и других рутинных функций, они значительно облегчают процессы найма. А высвободившиеся время и силы можно направить на решение комплексных и стратегических задач, с которыми справиться может только человек.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 14
Кристина СОКОЛОВА («НОТА»):
«Работникам следует предлагать задачи с учетом их пожеланий и экспертного уровня, чтобы, с одной стороны, им было интересно, а с другой – хватало квалификации на предложенные функции».

Кристина СОКОЛОВА («НОТА») резюмирует, что производительность труда повышают три фактора: системный подход, эффективный менеджмент и учет ресурсов. Это позволяет заработать максимум при минимальной себестоимости проекта. Оптимальное расходование ресурсов включает в себя также грамотное использование возможностей своих сотрудников. А вот с рутинными задачами, по мнению г-жи Соколовой, помогут технологии: искусственный интеллект, в том числе роботизация и нейросети.

ИИ-проблемы

Новые технологии – это не только плюсы, но и неожиданные риски: например, проблемы контроля и оценки решений, принимаемых ИИ, а также возможный рост безработицы, когда обязанности людей массово начнут выполнять роботы. Отдельного внимания заслуживают проблемы морально-этического характера.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 15
Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ»):
«Новые технологии и развиваются очень быстро, поэтому генерируют большой объем проблем. Условно их можно разделить на технические, связанные с ресурсами, и этические. И те и другие в большинстве случаев разрешимы».

Дмитрий ДЕМИДОВ («НОРБИТ») отмечает, что большие языковые модели часто страдают от «галлюцинаций»: когда у них нет ответа на полученный запрос, они генерируют очень странные комментарии. Здесь помогают дообучение и классификаторы вопросов, а также специальные способы цензурирования. Есть сложности и с оборудованием: ИИ нуждается в дорогом и дефицитном «железе», но специалисты решают это с помощью оптимизации моделей под массовые видеокарты. А вот этические проблемы решаются сложнее, так как сама природа их возникновения гораздо более запутанная. Сейчас главное, что требуется от руководителей и специалистов, – просто не забывать о существовании этих проблем при проектировании систем и их тестировании, подчеркивает г-н Демидов.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 16
Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1»):
«Существует опасность злоупотребления технологиями ИИ – их могут использовать в мошеннических схемах дипфейков и синтеза голоса для обмана жертв».

Дмитрий ЧУВИКОВ («Т1») на первое место ставит этические проблемы и безопасность: уже сегодня использование ИИ может влиять на приватность данных и безопасность пользователей (дипфейки, мошенничество и т. п.). Вторым пунктом следуют рост безработицы и резкое изменение структуры рынка труда. Дело в том, что автоматизация процессов приводит к уменьшению спроса на некоторые вакансии, как правило, с невысокой квалификацией, это требует быстрой и качественной переподготовки персонала в части сложных компетенций под новые требования рынка. Третье место, по его мнению, занимают непрозрачность и необъяснимость некоторых решений ИИ. Нейронные сети – это «черный ящик», поскольку принимаемые решения не всегда предсказуемы. Проконтролировать и оценить результаты действий ИИ в перспективе, особенно в таких чувствительных областях, как медицина или правосудие, невероятно сложно. Как считает г-н Чувиков, решением амбициозной задачи может послужить имплементация в алгоритм принятия решений ИИ слоя логики – логического ИИ, цель которого – проверять ответы нейросетей, в том числе на соответствие этическим нормам.

Кризис кадров в ИТ. Спасет ли искусственный интеллект?. Рис. 17
Николай СОКОРНОВ («Рексофт»):
«Даже если рутинный кусок кода написан с помощью ИИ-ассистента, не стоит забывать, что такой код обязательно требует проверки и авторской правки, если мы говорим о дальнейшем коммерческом использовании результатов».

Николай СОКОРНОВ («Рексофт») предлагает вернуться к вопросу использования ассистентов по написанию кода. В деятельности профессиональных компаний по разработке ПО это во многом лежит в юридической плоскости. Если языковая модель находится в контуре вендора, то так или иначе происходит передача исходного кода третьему лицу (владельцу модели), что напрямую запрещается любым сервисным контрактом. Таким образом, для соблюдения юридической чистоты модель должна стоять в контуре компании-разработчика, что достаточно затратно и трудоемко, ведь хорошо обученная система – это ресурсы: временные, человеческие и денежные. Такое могут позволить себе только очень крупные компании.

Удаленная работа

В разгар пандемии многие компании перевели сотрудников на удаленный формат работы, однако сегодня часто можно наблюдать обратные процессы. При этом сами сотрудники возвращаться в офис не торопятся, а 40% из них готовы даже снизить свои зарплатные ожидания, а то и вовсе уйти из компании, если их лишат возможности работать удаленно.

Николай СОКОРНОВ («Рексофт») исходит из того, что пандемия и кадровый дефицит закрепили комбинированную модель надолго: проекты разрабатываются коллегами, распределенными по всей стране, а офисы в каждом крупном городе – это нереально, да и не нужно. «Что делаем мы? Во-первых, никого не загоняем в офис, а изначально строим свои процессы под распределенную и удаленную команду, – поясняет он. – Под это заточены все системы и логика взаимодействия, в том числе кадровая. КЭДО, который был внедрен в последние два года, серьезно облегчил взаимодействие и находит положительный отклик у коллег. Вопрос прибытия в офис для подписания документов решен, но если по каким-то причинам команде надо собраться, мы всегда за — для этого у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Воронеже, Ростове-на-Дону, Нижнем Новгороде, Рязани, Самаре, Саратове, Ижевске».

Одно из главных искушений для тех, кто работает в офисе, – собраться за кофе и быстро что-то обсудить. Естественно, те, кто на удаленке, из этого обсуждения выпадают. Поэтому работа в гибридной команде требует более четкого соблюдения всех процедур, документирования всех этапов и решений в системах и почте. Это позволяет удаленным участникам не чувствовать информационный голод.

Еще один важный элемент создания эффективной гибридной команды – регулярные очные встречи всего коллектива. По мнению г-на Сокорнова, правильнее их проводить не реже раза в квартал. Это позволяет не только усилить командный дух, но и сглаживает разницу в общении с удаленными сотрудниками, понять, как каждый из них чувствует себя в проекте.

Особенность удаленной коммуникации состоит в «срезании» каналов передачи информации. Из такого общения уходит язык жестов, эмоций. Хороший руководитель не только слушает сотрудника или читает его отчеты, а пытается понять его настрой, уловить скрытые проблемы, которые не всегда корректно обсуждать в открытую. Выяснить такие вещи при личной встрече намного проще. Да и сам сотрудник в личной беседе скорее обозначит волнующий его вопрос.

Джуниоры, мидлы и сеньоры

В области разработки ПО джуниорам сегодня довольно сложно найти работу, в то время как очередь за мидлами большая, а еще больше за сеньорами. Николай СОКОРНОВ («Рексофт») подтверждает, что наиболее востребованы специалисты продвинутого и экспертного уровней Middle и Senior: они уже обладают достаточным опытом, способны самостоятельно принимать эффективные решения в процессе работы. Условно стаж для компетенции Middle должен составлять от двух лет, для Senior – от четырех. В «Рексофте» системный или бизнес-аналитик уровня Middle должен обладать как минимум двухлетним опытом работы на реальных коммерческих проектах у заказчика.

Что касается начинающих специалистов, то спрос на них меньше. Однако многие компании сегодня заинтересованы в самостоятельном выращивании кадров: с помощью различных стажировок и собственных курсов готовы обучать новичков, подготавливать к работе в требуемом формате и с их помощью закрывать Junior-позиции. В «Рексофте» тоже есть свой тренинг-центр, а также программа сотрудничества с техническими вузами. В частности, в этом году стартует летняя практика для студентов третьего курса и выше сразу по тринадцати направлениям.

Опубликовано 18.06.2024

Похожие статьи