Этот текст вырос из вопроса выпускников: «Как выбрать хорошую компанию? Какие красные и зелёные флаги можно определить заранее?» Вопрос хороший, но узкий: выбор компании — это третий шаг, а не первый. Если понимать, куда идёшь и что накапливаешь, флаги выводятся почти автоматически — и мы к ним придём в конце. А если не понимать, то даже «хорошая» компания легко окажется хорошей для кого-то другого.
За основу взят корпус LessWrong и близких к нему рационалистских авторов — не потому, что у них есть готовые ответы про IT-рынок (их там нет), а потому, что это самая продуманная система мышления о карьерных решениях из существующих. Там, где у этой перспективы слепые пятна — социальный капитал, мейнстримный рынок, российская специфика, экономика профессии в эпоху AI-инструментов — она дополнена другими источниками.
Опорный текст всего корпуса — эссе Анны Саламон «Humans are not automatically strategic» («Люди не являются стратегами по умолчанию», LessWrong, 2010). Мысль простая и неприятная: мы не выбираем систематически действия, которые эффективно ведут к нашим заявленным целям. Мы действуем по привычке и импульсу и делаем то, что ощущается связанным с целью — рассылаем ещё десять резюме, проходим ещё один курс, — а не то, что реально к ней ведёт.
Отсюда главный вывод: карьера не «складывается» — её проектируют явно. Сознательно выбирать цели, исследовать варианты, экспериментировать, замерять результат. И самый дешёвый приём стратегичности: спросить себя «кто, похожий на меня, уже решил эту проблему — и что он делал?», а затем скопировать самые успешные из найденных планов.
Доминирующая метафора ранней карьеры в рационалистском каноне — задача о многоруком бандите: сначала много исследуешь разные «руки» (направления, роли, компании), потом эксплуатируешь лучшую найденную. Эмпирическое наблюдение: почти все начинают эксплуатировать слишком рано. Практическое правило — «учись в двадцать, зарабатывай в тридцать»; если сомневаешься, смещай выбор в сторону разведки.
Разведка не означает хаотичные метания. Правильный метод — решать как учёный: сформулируй гипотезу о лучшем варианте, выдели ключевые неопределённости (вопросы, ответ на которые изменит решение) и проверяй именно их, двигаясь от дешёвых проверок к дорогим: чтение → разговоры с людьми из области → небольшой публичный проект → пробная работа. Не проверяй то, что не меняет решения.
Когда переходить от разведки к эксплуатации? Лучший критерий сформулировал Макс Дэниел (в обсуждении эссе Холдена Карнофски): направление «твоё», если (а) ты постоянно учишься на границе своих возможностей и (б) появляются навыки, про которые окружающие сказали бы «не могу вспомнить никого, кто делал бы это лучше». Если направление за 6–12 месяцев не даёт ни того, ни другого — это сигнал сменить «руку бандита».
Формула 80,000 Hours. Ценность работы ≈ [непосредственный вклад + карьерный капитал + благоприятные условия] × личная предрасположенность. В начале карьеры главный член формулы — карьерный капитал: навыки, связи, репутация, финансовая подушка. Важная оговорка самих 80K: их ранний месседж «копи любой капитал» (иди в консалтинг или бигтех «для строчки в резюме») они позже признали ошибкой — капитал нужно копить с черновым представлением, куда он ведёт.
Склонности, а не пути (Холден Карнофски). Вместо «пути к конкретной роли» полезнее думать о переносимых склонностях: исследования, построение и управление командами, коммуникация, работа с сообществом. Склонность можно дёшево попробовать рано, продолжать, если идёт хорошо, и строить вокруг неё карьеру — она переживает смену компаний, стеков и даже профессий. Ранний успех по общепринятым меркам (повышения, признание коллег) — важный сигнал, что склонность подходит.
Мастерство важнее страсти (Кэл Ньюпорт). Полезный противовес культу «поиска своего»: в книге «So Good They Can't Ignore You» (2012) Ньюпорт показывает, что гипотеза страсти («сначала найди то, что любишь») эмпирически вредна — страсть обычно оказывается следствием мастерства, а не его предпосылкой. Практический вывод для выпускника: не мучиться вопросом «моё ли это» до того, как наработано два-три года целенаправленной практики. Заметь: «целенаправленная практика» Ньюпорта и «обучение на границе возможностей» из критерия Дэниела — одна и та же идея, пришедшая с двух сторон.
Связи — недооценённая часть капитала. Рационалистский корпус силён в соло-стратегировании и почти молчит о том, как рост реально происходит в организациях: через наставников, спонсоров (людей уровнем выше, которые продвигают тебя в твоё отсутствие) и репутацию. Классическое исследование Марка Грановеттера: «слабые связи» — знакомые знакомых — приносят больше карьерных возможностей, чем близкий круг. Сеть строится до того, как понадобится, и через щедрость, а не обмен (Кит Феррацци, «Never Eat Alone»). Для интроверта-айтишника есть обходной путь: публичные артефакты — посты, доклады, открытый код — работают как асинхронный нетворкинг. Это смыкается с манифестом Алексея Гузея «What Should You Do with Your Life?»: сделай минимальный впечатляющий публичный результат и покажи его людям из области; не заканчивай неделю с нулём.
Это самое важное отличие твоей ситуации от ситуации тех, кто писал классические тексты. Не гипотетический AGI когда-то потом, а уже случившееся: AI-инструменты автоматизировали в первую очередь именно типовые задачи джунов.
Что говорят данные (снимок конца 2025 — начала 2026; перепроверяй). Занятость разработчиков 22–25 лет в США к середине 2025 снизилась примерно на 20% от пика конца 2022 года; вакансий начального уровня стало на десятки процентов меньше. Гарвардское исследование по 62 миллионам работников: в компаниях, внедривших AI-инструменты, занятость джунов за полтора года упала на 9–10% при неизменной занятости сеньоров. Картина не монолитна — в начале 2026 часть крупных компаний снова наращивает джуновский найм, — но общий сдвиг очевиден: AI усиливает верх кривой опыта и подрезает низ.
Что теперь ценно. Консенсус практиков на удивление единодушен:
- Саймон Уиллисон различает «vibe coding» (принимать код агента не читая — годится для прототипов-однодневок) и «vibe engineering» — агенты внутри дисциплинированного процесса: тесты, ревью, контроль версий, планирование. Его тезис для новичков: цель — не писать меньше кода, а понимать больше кода в час. LLM — «самоуверенный напарник, склонный к ошибкам», и ловить эти ошибки — твоя работа. Сначала дисциплины, потом оптимизация инструментов.
- The Pragmatic Engineer (Гергей Орос) по данным опросов: джуны тратят больше всех AI-токенов с наименьшей отдачей — инструмент без базы знаний ускоряет движение не туда. Джунам делегируют всё меньше задач, на которых раньше росли, — значит, расти теперь нужно сознательно и самому.
- Парадокс сеньорности: почти всё, что делает инженера сеньором — проектирование систем, управление сложностью, чутьё «где агент наврёт», — это ровно то, что даёт максимальную отдачу от AI-инструментов.
Следствия для стратегии выпускника:
- Карьерный капитал переопределился: копить стоит не «строчки про написанный код», а то, что AI не обесценивает, — понимание систем, декомпозицию, вкус к качеству, умение проверять чужую (в том числе машинную) работу, доменные знания. Это довод в пользу «склонностей» Карнофски: склонности переносимы, конкретные навыки — всё менее.
- Классическая лестница «джун → мидл» частично сломана — и это усиливает стратегию публичных проектов: результат, где ты довёл продукт до готовности, оркестрируя агентов, сигналит сильнее, чем строчка «джуниор-разработчик», которую всё труднее получить.
- Ежедневное использование AI — развилка: как костыль (генерировать и вставлять не читая) оно консервирует беспомощность; как ускоритель чтения, разбора и объяснения кода — даёт доступ к объёму практики, на который раньше уходили годы.
- Следить стоит не за прогнозами AGI, а за приземлёнными индикаторами: динамикой джуновских вакансий и тем, какие задачи твоего стека агенты уже делают надёжно.
Отдельная ветка: если тебя всерьёз тянет работать над безопасностью и регулированием ИИ, там свой корпус советов (Ричард Нго «AGI safety career advice», разборы коротких и длинных таймлайнов) — общее правило: выбирай по личной предрасположенности и предпочитай работу, полезную при любых таймлайнах.
Все пороги и критерии выше нужно калибровать по локальному рынку. Фактура (конец 2025):
- Хабр Карьера (career.habr.com) — главный источник зарплатной статистики: медиана джуна-разработчика — около 100 тысяч рублей, рост джуновских ставок почти остановился; типичный паттерн — резкий скачок до 200–250 тысяч после первого года-двух реального опыта.
- Крупные корпорации всё меньше готовы выращивать джунов — первый опыт реалистичнее искать в стартапах, небольших компаниях, на фрилансе и в открытых проектах.
- Инфраструктура калибровки: подкаст «Podlodka», профильные телеграм-сообщества (де-факто главный канал вакансий «по знакомству»), разборы грейдов и переговоров об офферах на Хабре и VC.ru.
- Тема санкций, релокации и получения оплаты из-за рубежа критична для планирования, но меняется слишком быстро для обзора — проверяй актуальное состояние на момент решения.
Инструментарий планирования (80,000 Hours по Риду Хоффману + техники CFAR):
- План А — лучший текущий шаг и долгосрочные пути, к которым он ведёт. Он должен быть амбициозным — настолько, что «с хорошей вероятностью не сработает, и это нормально».
- План Б — близкие альтернативы на случай, если А не сработает.
- План Z — как встать на ноги, если всё пойдёт совсем плохо (переехать к родителям, временная неквалифицированная работа). Осознание приемлемого плана Z снижает тревогу и позволяет рисковать в плане А. Если план Z неприемлем — сначала финансовая подушка, потом риск.
- Мёрфиитсу (техника CFAR): представь, что дедлайн прошёл и план провалился. Шокирован? План хорош. Нет? Смоделируй самую вероятную причину провала, защитись от неё, повтори — пока провал не станет шокирующим.
- Запиши план и поделись им с кем-то: само наличие письменного плана важнее его точности. Пересматривай раз в год-два.
Теперь у вопроса про флаги есть система координат. Главный рефрейм: для выпускника компания — это прежде всего среда обучения, а не источник зарплаты или строчка в резюме. Оценивай предложение по пяти осям 80K — вклад, карьерный капитал, предрасположенность, ценность для дальнейшей разведки, условия, — но для первой работы почти весь вес лежит на одной: будешь ли ты здесь учиться на границе своих возможностей.
Зелёные флаги (каждый выводится из разделов выше):
- Рядом есть люди, у которых хочется учиться, — и к ним реальный доступ, а не «сеньоры сидят в другом здании» (критерий границы возможностей).
- Живая культура инженерных дисциплин: ревью кода, тесты, контроль версий, планирование (база «vibe engineering» — именно этому AI не научит, а требовать будет).
- Есть наставничество — формальное или живое: кто-то регулярно разбирает твою работу.
- Джунам дают настоящие задачи с ростом сложности, а не вечные багфиксы и не «сиди промптить агента, разбираться не обязательно».
- Можно приблизиться к реальной работе до подписания: пробный проект, тестовый день, разговор с будущими коллегами (не рекрутёром). Готовность компании это дать — сама по себе зелёный флаг.
- Разумный устойчивый темп: люди уходят домой вовремя и не гордятся переработками.
Красные флаги (зеркальные):
- Некому учить: нет сеньоров, либо джунов много, а опытных мало — тебя наняли как дешёвые руки, а не для выращивания.
- Нет ревью и тестов, «главное — скорость»: ты не получишь обратной связи, на которой растут.
- AI-инструменты как замена обучению: культура «сгенерировал — вставил — поехали», где никто не читает код.
- Вина и переработки как доблесть: «мы тут все горим делом» в значении «выгораем» (у Нейта Соареса: загонять себя до изнеможения — не добродетель, а признак сломанной системы).
- Обещания вместо конкретики: «научим потом», «менторство появится» — без имён и примеров.
- Не дают поговорить с командой до оффера.
И последняя рамка, снимающая лишний вес с решения: выбор первой компании — это эксперимент, а не приговор. В логике многорукого бандита первая работа — часть разведки. Если через 6–12 месяцев нет ни обучения на границе возможностей, ни признания — меняй руку без чувства провала.
Самая цитируемая на LessWrong работа о долгосрочном усилии — серия Нейта Соареса «Replacing Guilt» («Замена вины»). Суть: мотивация через вину («я должен, иначе я плохой») не выдерживает проверку временем — её нужно полностью заменить внутренней. Ключевые эссе для карьеры: «Half-assing it with everything you've got» — делай ровно столько, сколько нужно для цели, без перфекционизма; «Failing with abandon» — сорванный план не повод «гулять до понедельника»; «Rest in motion» — отдых встроен в устойчивый темп, а не заслуживается изнеможением.
Практическое правило: если ты регулярно чувствуешь вину по поводу карьеры — это сигнал, что система мотивации сломана, а не что нужно стараться сильнее. Особенно важно на фоне тяжёлого рынка джунов: затянувшийся поиск — свойство рынка, а не твоей личности.
Честный обзор обязан показать споры, а не только консенсус:
| Вопрос | Одна позиция | Другая позиция |
|---|---|---|
| Планировать или делать | Явные планы А/Б/Z, проверка неопределённостей (80K, CFAR) | «Просто делай вещи», выпускай результат, нарабатывай инициативность (Гузей, Кейт Холл) |
| Страсть или мастерство | Личная предрасположенность — множитель всего (80K, Карнофски) | Страсть — следствие мастерства, не ищи «своё» заранее (Ньюпорт) |
| Доверять ли институтам | Скромность: рынок и консенсус обычно правы | Юдковский («Inadequate Equilibria»): ищи эксплуатируемые неэффективности, на амбиции не нужна лицензия |
| Копить ли капитал при коротких AI-таймлайнах | Время есть, навыки важнее (Тодд, 80K) | Времени нет, сразу берись за результат (радикальное крыло LessWrong) |
Полезно помнить и мета-предупреждение Карнофски: карьера — слишком личная вещь, советчик не знает твоей ситуации, и ни один текст (включая этот) не должен радикально менять твоё решение сам по себе.
Мышление о карьере:
- Анна Саламон — «Humans are not automatically strategic» — https://www.lesswrong.com/posts/PBRWb2Em5SNeWYwwB/humans-are-not-automatically-strategic
- Холден Карнофски — «My current impressions on career choice for longtermists» — https://forum.effectivealtruism.org/posts/bud2ssJLQ33pSemKH
- 80,000 Hours — карьерный гайд и планы А/Б/Z — https://80000hours.org/career-guide/
- Кэл Ньюпорт — «So Good They Can't Ignore You» (2012)
Мотивация:
- Нейт Соарес — серия «Replacing Guilt» — https://mindingourway.com/guilt/
Профессия в эпоху AI:
- Саймон Уиллисон — заметки об AI-assisted programming — https://simonwillison.net/tags/ai-assisted-programming/
- The Pragmatic Engineer — «AI's impact on software engineers in 2026» — https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/ai-impact-on-software-engineers-part-2
- Anthropic Economic Index — https://www.anthropic.com/economic-index
Инициативность и публичные проекты:
- Алексей Гузей — «What Should You Do with Your Life?» — https://guzey.com/personal/what-should-you-do-with-your-life/
- Бен Кун — эссе о вкладе, внимании и инициативности — https://www.benkuhn.net/
Локальный рынок:
- Хабр Карьера — калькулятор зарплат и отчёты — https://career.habr.com/salaries
- Цифры о рынке (раздел 4 и 5) — снимок конца 2025 — начала 2026 и устаревают быстрее всего остального; часть кочует по вторичным источникам — читай их как порядок величины.
- Практики AI-эпохи (Уиллисон, Орос) — люди, чья публичная карьера выигрывает от AI-волны; их оптимизм о «новых ценных навыках» может недооценивать простое сокращение числа рабочих мест.
- Рационалистский корпус написан из пузыря: подразумеваются мобильность, английский, подушка. Российскую специфику (раздел 5) он не видит — делай на это скидку.