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Pianifica il team AI di cui hai davvero bisogno — mese per mese, nel tuo budget, nella tua regione.

Raccomandazioni oneste build-vs-augment: "A Londra puoi realisticamente assumere 2 dei 5 ingegneri AI senior che ti servono in 12 mesi. Considera di integrare 3 per i primi 6 mesi." Fasce salariali su 11 regioni. Piano di ventiquattro mesi in sei minuti.

I ruoli

Undici ruoli core. Il wizard sceglie quelli che ti servono.

  • AI Engineer

    Possiede prompt, RAG, valutazione, integrazione. La prima assunzione AI di cui la maggior parte dei team ha bisogno.

  • ML Engineer

    Addestra e fa deploy dei modelli. Lavoro diverso dall'AI Engineer — loop diversi, fasce diverse.

  • MLOps / Piattaforma

    Operations GPU, observability, infrastruttura. Il ruolo che rende produttivo il resto del team.

  • Data Engineer

    Pipeline, retrieval store, infra dati. In sordina, il ruolo più difficile da saltare.

  • AI PM

    Senso di prodotto AI-native, criteri di eval, roadmap. Metà della vittoria è cosa NON rilasciare.

  • Valutazione AI / QA

    Eval, red-teaming, infrastruttura di test. Il ruolo che intercetta la regressione del modello prima degli utenti.

Regioni

Fasce salariali e tempi di assunzione che corrispondono alla tua realtà.

  • USA

    Densità di talento profonda, retribuzione più alta. SF Bay / NYC remote-friendly post-2024.

  • UK / Londra

    Densità profonda, complessità IR35 + fiscale. Forte pool di applied scientist.

  • Germania / DACH

    Forte ML engineering. Moltiplicatore loaded più alto (1,45). Assunzioni lente ma stabili.

  • India

    Densità profonda su junior/mid, senior in crescita. Tempo di assunzione spesso il più rapido a livello globale.

  • Singapore / EAU

    Densità media. Premium per il senior. La frizione visto è reale ma gestibile.

  • Remote globale

    Pool più ampio, complessità EOR + fiscale. 5–9 mesi di tempo di assunzione è onesto.

Metodologia

Niente fee di placement. Niente sponsorizzazioni vendor.

Fasce salariali triangolate su Levels.fyi, Built-In, Payscale, Howdy, Second Talent, LinkedIn Talent Insights e HeroHunt — aggiornate trimestralmente. La logica build-vs-augment è pubblicata in pseudocodice così puoi metterla alla prova.

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FAQ

Domande comuni sulla pianificazione del team AI.

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.

Servizi Buzzi

Spedisci mentre assumi. Buzzi integra il team che stai ancora costruendo.

Review di mezza giornata, pilot di 4 settimane, ingaggi di produzione di 12 settimane. Ingegneri AI senior, MLOps e applied scientist pronti a coprire ruoli che stai ancora reclutando.

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