Перестаньте искать AI Engineer, если сами не понимаете, кто вам нужен

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 ⚡