Перестаньте искать AI Engineer, если сами не понимаете, кто вам нужен Именно так компании сливают месяцы найма.

За последний год я увидела десятки вакансий, где в одном описании пытались собрать сразу AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist и немного таролога.

А потом звучит любимая фраза: "На рынке вообще нет нормальных кандидатов." Нет. Это вы ищете четыре профессии в одном человеке.

Перед тем как открывать вакансию, ответьте себе всего на три вопроса. 1. Что вы вообще строите? Интегрируете ChatGPT, Claude, Gemini или другую готовую модель? Или создаете собственные ML-решения и обучаете модели с нуля?

2. Где живут ваши данные? Если достаточно обычного API, это одна история. Если данные нельзя отдавать наружу, нужна локальная инфраструктура, сложная RAG-архитектура и вопросы безопасности, то и профиль специалиста будет совсем другим.

3. Какой масштаб задачи? Сделать MVP за месяц и построить корпоративную AI-платформу на миллионах документов - это не одна вакансия и уж точно не один человек.

Самая дорогая ошибка в рекрутинге сегодня - начинать поиск до того, как бизнес понял, какую проблему хочет решить. Потому что рекрутер не может найти правильного кандидата, если компания ищет не профессию, а собственную неопределенность.

Бесплатно рекомендую кандидатов → тут ⚡