Цифровой СИБУР за пять лет поднял узнаваемость бренда среди IT-специалистов до 67%, но столкнулся с более неприятной метрикой: лишь 13% кандидатов, выбравших компанию из списка работодателей, могли описать её по критериям. IT-кластер нефтехимической компании решил перестать изображать классический бигтех и прямо объяснять рынку, что его код работает для заводов — а значит, отвечает за процессы с ценой ошибки в миллионы рублей.
О смене подхода сообщает Habr / Карьера со ссылкой на руководителя коммуникаций Цифрового СИБУРа Ольгу Ващенко. В команде цифрового кластера около 1 500 сотрудников по России; она занимается цифровизацией и IT-поддержкой СИБУРа. По данным внутренней статистики рекрутеров, ещё несколько лет назад семь из десяти кандидатов вообще не понимали, что представляет собой это подразделение. Те, кто слышал о нём, связывали бренд с большой нефтехимической компанией и стабильностью, но не с конкретными инженерными задачами.
Проблема возникла не из-за отсутствия маркетинга. С 2018 года промышленным компаниям приходилось конкурировать за разработчиков с технологическими корпорациями, и IT-кластер СИБУРа получил отдельный бренд, визуально и по тону мало похожий на материнскую компанию. Команда выступала на профильных мероприятиях, публиковалась и наращивала присутствие в сообществе. Узнаваемость выросла на 29 процентных пунктов, привлекательность достигла 57%, а в рейтинге IT-работодателей бренд занял 34-е место из 126 компаний.
Однако верх воронки не превратился в понятный образ работодателя. Только 5% знакомых с компанией респондентов были готовы поставить ей полярную оценку — «лучший» или «худший» работодатель; за пять лет показатель почти не сдвинулся. В компании пришли к выводу, что внешняя коммуникация слишком долго пыталась подчеркнуть сходство с бигтехом и недостаточно показывала то, ради чего существует IT-кластер: производство, его ограничения и цену решений.
Не поддержка бизнеса, а часть производственного контура
В 2024 году Цифровой СИБУР начал активнее использовать термин Heavy Digital — так в компании называют промышленные IT. Это попытка вынести в центр коммуникации не офисные бонусы и знакомый рынку образ «быстрой технологической компании», а специфику отрасли: регламенты, требования безопасности, длинные циклы внедрения и невозможность просто «накатить в прод» неподготовленное решение. Для разработчиков это важное различие: в промышленности код часто не обслуживает абстрактный пользовательский сценарий, а влияет на оборудование, выпуск продукции и риски простоя.
В 2025 году компания проверила эту гипотезу в качественном исследовании с IT-специалистами из технологических и промышленных организаций, а также с собственными сотрудниками. Главным критерием для участников оказалась не отрасль сама по себе, а место IT в принятии решений. Инженерам важно понимать, могут ли они влиять на бизнес и продукт или получают уже сформулированные задачи как обслуживающая функция. Промышленные команды всё ещё часто воспринимаются рынком как вторые, хотя работа с производством требует сложной предметной экспертизы и системного мышления.
Показательный пример — мониторинг пиролизных печей. В таких печах углеводородное сырьё нагревают для дальнейшего производства полимеров. Со временем внутри труб образуется кокс, трубы перегреваются и при несвоевременном обнаружении дефекта могут прогореть. В одном из описанных случаев замена трубы заняла 14 дней, тогда как плановая очистка занимает от трёх до пяти дней. Каждый день простоя, по оценке компании, обходится в миллионы рублей.
Когда ошибка в алгоритме — это не испорченная лента
Раньше температуру проверяли ручным пирометром, но точечные измерения не давали полной картины. Команда собрала систему из коротких инфракрасных видеозаписей через смотровые окна: она склеивает кадры в температурную панораму, распознаёт трубы и отмечает зоны перегрева. Дата-сайентист разработал библиотеку для обработки инфракрасных изображений, сравнил классические и нейросетевые методы сопоставления кадров и подобрал алгоритмы распознавания. Ключевая задача была не в красивой визуализации, а в сохранении температурных данных, на основании которых технологи принимают решения.
Затем решение встроили в мобильные обходы оборудования. Над доработками работала команда из дизайнера, двух бэкенд-разработчиков и фронтенд-разработчика: они настроили загрузку видео, проверку разметки и интеграцию с сервисами обработки. Инженер снимает печь, проверяет результат и получает панораму с температурными профилями; вычисления идут на заводских серверах и в корпоративном дата-центре. Система развёрнута на 100 пиролизных печах, а прямой эффект от предотвращения прогаров компания оценивает в десятки миллионов рублей ежегодно.
Для российского IT-рынка этот кейс — напоминание, что борьба за инженеров всё меньше сводится к копированию языка бигтеха. У промышленности есть слабое место — медленные согласования и высокая цена ошибки, — но есть и то, что сложно симулировать в презентации: результат работы можно увидеть на установке и измерить в выпуске продукции. Вопрос теперь в том, смогут ли промышленные работодатели показать разработчикам не просто масштаб активов, а реальное право влиять на решения внутри производственного контура.
