AI Hiring
AI Engineer для внутреннего AI Copilot
Продуктовой компании, строящей внутренний AI Copilot, нужен был инженер с реальным production-опытом LLM — а не портфолио из GPT-обёрток. Мы провели поиск полностью: более 1 000 просмотренных профилей, шортлист из топ-5 и кандидат, доведённый до оффера дважды.
Клиент
Продуктовая компания, строящая внутренний AI Copilot (под NDA)
Challenge
Рынок полон инженеров, которые красиво говорят про AI, но ни разу не запускали LLM-систему под реальным трафиком. Клиенту нужен был человек, способный отвечать за архитектуру Copilot — retrieval, evaluation, latency, стоимость — в рамках бюджета ~$8k в месяц. Поиск при этом шёл в пик сезона отпусков: CEO, CTO и HRD уходили в отпуск в разное время.
Hiring Strategy
Прежде чем связаться хоть с одним кандидатом, мы вместе с клиентом проверили саму роль: что Copilot должен делать, что значит «production» для этой системы и что должно быть готово за первые 90 дней. Планку оценки поставили на production-доказательствах — реальные RAG/LLM-системы с живыми пользователями, а не демо.
Search Process
Просмотрено более 1 000 профилей, детально отскринено 100+ кандидатов, проведено несколько десятков интервью. В финальный топ-5 вошли выпускники ШАД (Яндекс) и МФТИ, инженеры из считанных крупнейших технологических компаний рынка. Общий срок — около двух месяцев, включая сезон отпусков и полный пересмотр роли по ходу поиска.
Result
Первый кандидат был доведён до согласованного оффера — и не смог выйти по личным причинам. Мы не обнулили проект: поиск был перезапущен сразу, и в рамках того же процесса мы привели второго кандидата — ещё более сильного. Финальный оффер согласовывается прямо сейчас.
Технологии
- LLM
- RAG
- Python
- Evaluation pipelines
Бизнес-эффект
Клиенту не пришлось перезапускать найм самостоятельно: когда первый оффер сорвался, воронка, планка оценки и карта рынка уже существовали — второй кандидат пришёл из той же воронки, а не с нуля.
Key Takeaways
- Подписанный оффер — не финиш: работа hiring-партнёра включает и то, что происходит, когда он срывается.
- Качество шортлиста важнее объёма: 1 000+ профилей сжаты до пяти человек, каждого из которых клиент действительно готов нанять.
- Production-доказательства, а не блеск на интервью, — фильтр, который отделяет AI-инженеров от тех, кто просто говорит про AI.
Не теряйте месяцы и бюджет на неправильный AI-найм.
30-минутный разбор вашей задачи. Без питча. Покажем, как подошли бы к ней сами — включая вариант «пока не нанимать».