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Desenhe a equipa de IA de que realmente precisa — mês a mês, no seu orçamento, na sua região.

Recomendações honestas de build-vs-augment: "Em Londres pode realisticamente contratar 2 dos 5 engenheiros séniores de IA de que precisa em 12 meses. Considere aumentar com 3 nos primeiros 6 meses." Faixas salariais em 11 regiões. Plano de vinte e quatro meses em seis minutos.

As funções

Onze funções essenciais. O wizard escolhe as de que precisa.

  • AI Engineer

    Responsável por prompts, RAG, avaliação, integração. A primeira contratação de IA que a maioria das equipas precisa.

  • ML Engineer

    Treina e implanta modelos. Trabalho diferente do AI Engineer — loops diferentes, faixas diferentes.

  • MLOps / Plataforma

    Operações de GPU, observabilidade, infraestrutura. A função que torna o resto da equipa produtivo.

  • Data Engineer

    Pipelines, retrieval stores, infra de dados. Discretamente, a função mais difícil de saltar.

  • AI PM

    Sentido de produto AI-native, critérios de avaliação, roadmap. Metade do sucesso é o que NÃO entregar.

  • Avaliação de IA / QA

    Avaliações, red-teaming, infraestrutura de testes. A função que apanha regressão de modelo antes dos utilizadores.

Regiões

Faixas salariais e tempo até à contratação que correspondem à sua realidade.

  • EUA

    Densidade profunda de talento, maior remuneração. SF Bay / NYC remote-friendly pós-2024.

  • Reino Unido / Londres

    Densidade profunda, complexidade IR35 + fiscal. Forte pool de applied scientists.

  • Alemanha / DACH

    Forte engenharia ML. Multiplicador loaded mais elevado (1,45). Contratação lenta mas estável.

  • Índia

    Densidade profunda em junior/mid, sénior em crescimento. Tempo até à contratação muitas vezes o mais rápido a nível global.

  • Singapura / EAU

    Densidade média. Prémio para sénior. Fricção de visto é real mas gerível.

  • Remoto global

    Pool mais amplo, complexidade EOR + fiscal. 5–9 meses de tempo até à contratação é honesto.

Metodologia

Sem taxas de colocação. Sem patrocínios de fornecedores.

Faixas salariais trianguladas em Levels.fyi, Built-In, Payscale, Howdy, Second Talent, LinkedIn Talent Insights e HeroHunt — atualizadas trimestralmente. A lógica build-vs-augment é publicada em pseudocódigo para que possa pô-la à prova.

Ler metodologia completa

FAQ

Perguntas frequentes sobre planeamento de equipa de 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.

Serviços Buzzi

Entregue enquanto contrata. A Buzzi aumenta a equipa que ainda está a construir.

Revisões de meio-dia, pilotos de 4 semanas, projetos de produção de 12 semanas. Engenheiros séniores de IA, MLOps e applied scientists prontos para assumir funções para as quais ainda está a recrutar.

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