Бесплатно · ~6 минут · Без входа

Спроектируйте AI-команду, которая вам реально нужна — помесячно, в рамках бюджета, в вашем регионе.

Честные рекомендации build-vs-augment: «В Лондоне вы реалистично наймёте 2 из 5 senior AI-инженеров за 12 месяцев. Подумайте про augment 3 на первые 6 месяцев». Зарплатные вилки по 11 регионам. План на 24 месяца за шесть минут.

Роли

Одиннадцать ключевых ролей. Мастер выбирает нужные.

  • AI-инженер

    Отвечает за prompts, RAG, evaluation, интеграции. Первый AI-найм, который нужен большинству команд.

  • ML-инженер

    Обучает и развёртывает модели. Это другая работа, не AI-инженер — другие циклы, другие вилки.

  • MLOps / Платформа

    GPU-операции, наблюдаемость, инфраструктура. Роль, которая делает остальную команду продуктивной.

  • Data-инженер

    Пайплайны, retrieval-хранилища, data-инфра. Тихо — самая сложная роль для пропуска.

  • AI PM

    AI-нативное продуктовое чутьё, критерии eval, дорожная карта. Половина успеха — что НЕ запускать.

  • AI Evaluation / QA

    Evals, red-teaming, тестовая инфраструктура. Роль, которая ловит регрессию модели до того, как её увидят пользователи.

Регионы

Зарплатные вилки и time-to-hire, соответствующие реальности.

  • США

    Большая плотность талантов, самая высокая компенсация. SF Bay / NYC дружелюбны к remote после 2024.

  • Великобритания / Лондон

    Большая плотность, IR35 + налоговая сложность. Сильный пул applied scientists.

  • Германия / DACH

    Сильный ML engineering. Высокий loaded multiplier (1.45). Медленный, но стабильный найм.

  • Индия

    Большая плотность на junior/mid, растёт senior. Time-to-hire часто самый быстрый в мире.

  • Сингапур / ОАЭ

    Средняя плотность. Премия за senior. Визовая бюрократия реальна, но решаема.

  • Remote global

    Самый широкий пул, EOR + налоговая сложность. 5–9 месяцев time-to-hire — это честно.

Методология

Без placement fees. Без вендорских спонсорств.

Зарплатные вилки триангулированы по Levels.fyi, Built-In, Payscale, Howdy, Second Talent, LinkedIn Talent Insights и HeroHunt — обновляются ежеквартально. Логика build-vs-augment опубликована в псевдокоде, чтобы её можно было проверить на прочность.

Читать полную методологию

FAQ

Частые вопросы про планирование AI-команды.

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.

Услуги Buzzi

Запускайте, пока нанимаете. Buzzi усиливает команду, которую вы ещё строите.

Полудневные обзоры, 4-недельные пилоты, 12-недельные production-проекты. Senior AI-инженеры, MLOps и applied scientists готовы взять роли, которых вы пока ищете.

Записаться на 30-минутный обзор