Производства сбавляют темп найма
Рынок труда
Промышленный сектор остается по-прежнему одним из главных работодателей в регионе. На производственную сферу в Петербурге приходится около 13% размещенных на рекрутинговых ресурсах вакансий. А на Ленобласть — около 10%. Однако аналитики констатируют, что за год количество вакансий в промышленности сократилось примерно на 15%.
По данным hh.ru, в Петербурге сфера производства, сервисного обслуживания занимает третье место по числу созданных вакансий, за девять месяцев 2026 года работодатели разместили более 65 тыс. вакансий — это 13% от общего количества вакансий. В Ленобласти производственная сфера находится на шестой позиции: более 17 тыс. вакансий (10% доля от общего количества вакансий).
По данным hh.ru среди наиболее востребованных специальностей в Петербурге выделяются инженер-конструктор (с начала 2026 года на hh.ru размещено почти 8 тыс. вакансий, 7% доля от всех промышленных вакансий), слесарь-сантехник (5,5 тыс. вакансий, 5%) и электромонтажник (4,5 тыс. вакансий, 4%). В Ленобласти топ-3 составляют электромонтажник (2,3 тыс. вакансий, 10%), оператор производственной линии (почти 2 тыс. вакансий, 8%) и сварщик (1,7 тыс. вакансий, 7%).
Материальные и нематериальные стимулы
Медианные предлагаемые зарплаты в промышленности Петербурга в 2026 году варьируются от 73 400 рублей (лаборант) до 142 300 (сварщик), при этом наиболее высокооплачиваемыми остаются сварщик, машинист (140 100) и начальник производства (138 100). В Ленобласти разброс шире: от 69 000 рублей (специалист по сертификации) до 271 000 (сварщик), что связано с повышенным спросом на квалифицированных рабочих. Кроме того, стоит отметить, что динамика вакансий с вахтовым методом работы в Ленобласти существенно опережает петербургскую: +19% в сентябре 2026 года к августу 2026 года против +2% в Петербурге.
Наиболее высокие медианные зарплатные предложения в промышленности Петербурга зафиксированы у сварщика (142 300 рублей), машиниста (140 100) и начальника производства, главного инженера (138 100); замыкают пятерку инженер ПНР (129 600) и инженер-конструктор (129 100). В Ленобласти картина иная: абсолютным лидером по медиане остается сварщик (271 000), далее следуют оператор станков с ЧПУ (195 200) и столяр-плотник (180 000), а замыкают топ-5 стропальщик-такелажник (150 000) и токарь-фрезеровщик (136 200). Таким образом, в Ленобласти верхняя зарплатная граница смещена в сторону квалифицированных рабочих специальностей, тогда как в Петербурге высокие предлагаемые медианы чаще встречаются у инженерно-технических и руководящих позиций.
«Для удержания и привлечения специалистов предприятия активно используют нематериальные стимулы: программы наставничества и адаптации новичков, компенсацию обучения и повышения квалификации, расширенный социальный пакет (ДМС, санаторно-курортное лечение, жилищные программы), а также карьерные треки и внутренние конкурсы профессионального мастерства. Зарплатные предложения при этом остаются весомым аргументом в пользу выбора промышленного сектора»,— рассказывает Юлия Сахарова, директор hh.ru по Северо-Западу.
Управляющий директор по суверенным и региональным рейтингам агентства «Эксперт РА» Татьяна Тирских считает, что по итогам трех кварталов 2026 года рынок труда Петербурга и Ленобласти нельзя однозначно назвать ни рынком работодателя, ни рынком соискателя. «В офисном сегменте растут конкуренция и избирательность компаний, тогда как в производстве, торговле, медицине, логистике и рабочих профессиях сохраняется кадровый дефицит. Зарплаты продолжают увеличиваться, но гораздо медленнее, чем в предыдущие периоды. Быстрее увеличиваются зарплаты там, где сохраняется физический дефицит кадров, требуется редкая квалификация или работа связана со сложными условиями. Особенно заметен рост предложений в производстве, добыче, сельском хозяйстве, логистике, розничной торговле и отдельных технических специальностях»,— говорит она.
При этом, как отмечают эксперты портала SuperJob, вакансий в промышленности в Санкт-Петербурге за год стало на 15% меньше. «После двух лет жесткого кадрового дефицита работодатели перешли к более сдержанному найму, темпы роста зарплат замедлились. Однако показатель безработицы по-прежнему находится на очень низком уровне (1,5% по данным Петростата) и говорить о переходе к рынку работодателя пока рано»,— сообщают в компании.
По данным SuperJob, в топ-5 промышленных отраслей с максимальным числом вакансий в Санкт-Петербурге и Ленинградской области входят пищевая промышленность (тут больше всего вакансий); производство металлических изделий и заготовок; cтанкостроение; приборостроение; производство товаров народного потребления.
Подстроиться под новую реальность
Александр Карпушин, директор филиала компании «Унистрой» в Санкт-Петербурге, говорит, что на существенное влияние на рынок оказывает цифровизация и автоматизация. «В первую очередь автоматизируются повторяющиеся операции: подготовка типовых документов, первичная обработка больших массивов информации, часть отчетности, поиск и систематизация данных. Из-за этого меняется содержание работы. Например, специалисту уже недостаточно качественно выполнять стандартную операцию по заданному алгоритму — ценность постепенно смещается в сторону анализа, проверки результата, принятия решений и взаимодействия с другими людьми»,— указывает он
Для рынка, считает эксперт, это означает скорее изменение квалификационных требований, чем массовое исчезновение специальностей. «Часть начальных позиций действительно может сокращаться или становиться сложнее для входа: некоторые задачи, на которых раньше учился молодой специалист, теперь можно автоматизировать. И это, на мой взгляд, один из важных вызовов ближайших лет: компаниям все равно нужно будет где-то выращивать будущих экспертов»,— полагает господин Карпушин.
Он признает, что ИИ уже влияет на рынок, но пока гораздо сильнее меняет производительность человека, чем заменяет самого человека. Инструмент позволяет быстрее работать с информацией, готовить первые версии документов, анализировать данные, автоматизировать рутинные операции. «Поэтому постепенно меняется и само ожидание работодателя: если часть работы можно выполнить быстрее с помощью технологии, способность пользоваться такими инструментами становится обычной профессиональной компетенцией»,— рассуждает эксперт.
При этом в девелопменте довольно хорошо видны границы автоматизации, замечает господин Карпушин. ИИ может помочь инженеру проанализировать информацию, но ответственность за техническое решение остается у специалиста, может помочь менеджеру собрать данные, но не проведет сложные переговоры между участниками проекта, может ускорить аналитику, но решение о развитии территории все равно требует понимания города, экономики проекта и людей, которые будут там жить, рассуждает он. «Поэтому я не думаю, что большинству специалистов сегодня нужно готовиться менять профессию из-за ИИ. Скорее придется менять способ работы внутри своей профессии. В более уязвимом положении окажутся те, чья ценность практически полностью состоит из воспроизводимых типовых операций. А специалисты, которые умеют использовать технологии, критически оценивать результат, принимать решения и работать с людьми, скорее получат дополнительное преимущество. Для работодателей отсюда следует еще один вывод: внедрение ИИ — это не только покупка инструментов. Нужно учить команды ими пользоваться и одновременно сохранять среду, в которой люди обмениваются опытом и принимают решения совместно. Технология может сделать отдельного специалиста быстрее, но сложные проекты по-прежнему делает команда»,— полагает он.
Татьяна Тирских считает, что искусственный интеллект усиливает расслоение на рынке кадров: специалисты, умеющие использовать его как профессиональный инструмент, получают преимущество, а сотрудники, выполняющие исключительно повторяющиеся операции, сталкиваются с сокращением количества вакансий. «Поэтому основной риск — не столько потеря профессии, сколько утрата конкурентоспособности внутри нее. Для большинства работников оптимальным ответом станет не резкая смена карьеры, а повышение квалификации, то есть освоение ИИ-инструментов, углубление отраслевой экспертизы и развитие навыков, которые сложно автоматизировать»,— резюмирует она.
