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本当に必要な AI チームの設計図 — 月別、予算別、地域別。
率直な内製 vs 補強の推奨：「ロンドンでは、必要な 5 名のシニア AI エンジニアのうち 12 ヶ月以内に現実的に雇えるのは 2 名です。最初の 6 ヶ月は 3 名を補強することを検討してください。」11 地域の給与レンジ。6 分で 24 ヶ月計画。
役割
11 のコア役割。ウィザードが必要なものを選定。
AI エンジニア
プロンプト、RAG、評価、統合を所有。ほとんどのチームが最初に必要な AI 採用。
ML エンジニア
モデルの訓練とデプロイ。AI エンジニアとは別の仕事 — 異なるループ、異なるレンジ。
MLOps / プラットフォーム
GPU 運用、可観測性、インフラ。残りのチームの生産性を高める役割。
データエンジニア
パイプライン、検索ストア、データインフラ。地味にスキップが最も難しい役割。
AI PM
AI ネイティブな製品感覚、評価基準、ロードマップ。勝利の半分は何を出さないかにある。
AI 評価 / QA
評価、レッドチーミング、テストインフラ。ユーザーが気づく前にモデル退行を捕える役割。
地域
現実に合う給与レンジと採用期間。
米国
深いタレント密度、最高の報酬。SF Bay / NYC は 2024 年以降リモート対応。
英国 / ロンドン
深い密度、IR35 + 税務の複雑性。強力な応用科学者プール。
ドイツ / DACH
強力な ML エンジニアリング。高い負荷係数（1.45）。採用は遅いが安定。
インド
ジュニア/ミドルで深い密度、シニアは増加中。採用期間は世界で最速のことが多い。
シンガポール / UAE
中程度の密度。シニアにプレミアム。ビザの摩擦は実在するが対処可能。
グローバルリモート
最も広いプール、EOR + 税務の複雑性。5〜9 ヶ月の採用期間が誠実な数字。
方法論
斡旋手数料なし。ベンダースポンサーシップなし。
給与レンジは Levels.fyi、Built-In、Payscale、Howdy、Second Talent、LinkedIn Talent Insights、HeroHunt で三角測量 — 四半期ごとに更新。内製 vs 補強ロジックは擬似コードで公開、ストレステスト可能。
完全な方法論を読むFAQ
AI チーム計画に関するよくある質問。
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.
Buzzi サービス
採用しながら出荷。Buzzi はまだ構築中のチームを補強します。
半日レビュー、4 週間パイロット、12 週間本番エンゲージメント。シニア AI エンジニア、MLOps、応用科学者が、まだ採用中の役割を引き受ける準備ができています。
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