Gratuit · ~6 minutes · Sans connexion

Dessinez l'équipe IA dont vous avez réellement besoin — mois par mois, dans votre budget, dans votre région.

Recommandations honnêtes build vs augment : « À Londres, vous pouvez réalistement embaucher 2 des 5 ingénieurs IA seniors dont vous avez besoin en 12 mois. Envisagez d'augmenter 3 pour les 6 premiers mois. » Fourchettes salariales sur 11 régions. Plan sur 24 mois en six minutes.

Les rôles

Onze rôles essentiels. L'assistant choisit ceux dont vous avez besoin.

  • Ingénieur IA

    Possède les prompts, le RAG, l'évaluation, l'intégration. Le premier recrutement IA dont la plupart des équipes ont besoin.

  • Ingénieur ML

    Entraîne et déploie des modèles. Métier différent de l'ingénieur IA — boucles différentes, fourchettes différentes.

  • MLOps / Plateforme

    GPU ops, observabilité, infrastructure. Le rôle qui rend le reste de l'équipe productif.

  • Ingénieur Data

    Pipelines, magasins de récupération, infra data. Discrètement le rôle le plus difficile à éviter.

  • PM IA

    Sens produit AI-native, critères d'évaluation, roadmap. La moitié du jeu, c'est ce qu'il ne faut PAS livrer.

  • Évaluation IA / QA

    Évals, red-teaming, infrastructure de test. Le rôle qui détecte la régression de modèle avant les utilisateurs.

Régions

Fourchettes salariales et délai de recrutement collés à votre réalité.

  • États-Unis

    Densité de talent profonde, comp la plus haute. SF Bay / NYC remote-friendly post-2024.

  • UK / Londres

    Densité profonde, complexité IR35 + fiscalité. Vivier solide d'applied scientists.

  • Allemagne / DACH

    Solide ingénierie ML. Multiplicateur chargé plus élevé (1,45). Recrutement lent mais stable.

  • Inde

    Densité profonde en junior/mid, senior en croissance. Délai de recrutement souvent le plus rapide au monde.

  • Singapour / EAU

    Densité moyenne. Premium pour les seniors. Friction visa réelle mais gérable.

  • Remote global

    Vivier le plus large, complexité EOR + fiscalité. 5–9 mois de délai de recrutement, c'est honnête.

Méthodologie

Aucun frais de placement. Aucun sponsoring de fournisseur.

Fourchettes salariales triangulées sur Levels.fyi, Built-In, Payscale, Howdy, Second Talent, LinkedIn Talent Insights et HeroHunt — rafraîchies trimestriellement. La logique build vs augment est publiée en pseudocode pour que vous puissiez la stress-tester.

Lire la méthodologie complète

FAQ

Questions fréquentes sur la planification d'équipe IA.

What does the Buzzi.ai Team Blueprint tool do?

It produces a month-by-month AI team plan tailored to your project type, scale, region, timeline, and budget — with build-vs-augment recommendations, salary-banded budget envelope, and a JD-template pack you can paste into your ATS.

Why does the tool separate AI Engineer from ML Engineer?

Different jobs. AI Engineer owns prompts, RAG, evaluation, integration. ML Engineer trains and deploys models. Hiring loops, comp bands, and skill profiles diverge — collapsing them produces wrong plans.

Where do the salary bands come from?

Triangulated across Levels.fyi, Built-In, Payscale, Howdy (LATAM/India), Second Talent (APAC/MENA), LinkedIn Talent Insights, and HeroHunt time-to-hire data — refreshed quarterly.

What does "loaded multiplier" mean?

Cost-to-employer beyond base. Includes payroll taxes, benefits, equipment, and (region-specific) housing allowance, super, IR35 carve-outs, EOR fees. Defaults: US 1.30, UK 1.30, Germany 1.45, Singapore 1.30, Australia 1.25, India 1.20, UAE 1.20, Canada 1.25.

How does the build-vs-augment logic work?

Tight timeline + medium-density region + senior-or-above seniority → augment recommended for the bridge months. Build posture override respects your preference but still surfaces the gap.

When should I hire a junior vs a senior?

Pilot scale prefers junior-to-mid with a senior anchor. Mid and enterprise production scale need senior + staff layered, with leadership earlier (month 3-6).

When does augmentation win over hiring?

When time-to-hire exceeds half your timeline, when seniority is hard to source in-region, or when you need a deep skill for less than 6 months.

What's the typical time-to-hire in different regions?

Deep markets (US, UK, Germany, India): 2–4 months. Medium markets (UAE, Singapore, Australia, Canada, France, Netherlands): 3–6. Global-remote: 5–9 with EOR / tax complexity.

Are the JD templates authentic, or AI-generated boilerplate?

JD packs use a Buzzi-curated template per role with placeholders for your stack and AI-generated "About our AI work" blocks personalised to your inputs. Always reviewed by counsel before posting.

Do you cover regional labor laws?

Yes for the major contours: IR35 (UK), super (Australia), EOR / WIF (global), 13th-month pay (Germany / EU), DPDPA (India). The methodology page links to the authoritative sources.

How do remote-hiring tax complexities work?

Loaded multipliers reflect typical EOR fees (10–15%). For >5 remote hires, build a permanent establishment analysis — the methodology page includes the framework.

How does equity differ by stage?

Seed: 0.10–0.50% senior IC. Series A: 0.05–0.20%. Series B+: smaller, RSU-style at later stages. v1 reports band only — refined modelling planned.

What visa considerations apply?

H-1B (US), Skilled Worker (UK), Blue Card (EU), Green List (UAE), Tech.Pass (Singapore). Each adds 1–3 months to time-to-hire and constraints on seniority swaps.

How often are salary bands updated?

Quarterly refresh from primary sources, with hot-region overrides as labour markets move. Last verified date is shown in admin per band.

How confident are you in the salary data?

Source confidence scored 0.0–1.0 per band. Deep markets (US / UK / India) score 0.85+. Medium markets 0.65–0.80. Global remote 0.55–0.70. The methodology page calls out where uncertainty is highest.

Services Buzzi

Livrez pendant que vous recrutez. Buzzi augmente l'équipe que vous êtes en train de bâtir.

Revues d'une demi-journée, pilotes de 4 semaines, missions production de 12 semaines. Ingénieurs IA seniors, MLOps et applied scientists prêts à tenir des rôles que vous recrutez encore.

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