Сколько времени закладывать на найм AI-команды?
Сегодня поиск ML-инженера занимает в среднем 23 рабочих дня, а продуктового менеджера ИИ — уже 42. С руководителем AI- или ML-направления поиск может занять 2–3 месяца и иногда растянуться до четырёх.
Мы посмотрели на собственную практику найма AI-специалистов за 2025-2026 гг и собрали ориентиры по срокам закрытия разных ролей. Всего за 1,5 года наши специалисты закрыли 177 позиций.
🤖 ML-инженер — 23 рабочих дня Здесь уже есть понятные критерии отбора и стабильный поток кандидатов. Сложнее найти специалистов с реальным опытом вывода моделей в промышленную эксплуатацию, потому что такие кандидаты быстро получают несколько предложений и могут уйти с рынка за 3–5 дней.
🤖 Промпт-инженер или тренер ИИ — 27 рабочих дней Кандидатов на эти позиции больше, а уровень специалиста относительно легко проверить с помощью тестового задания.
🤖 Руководитель проектов — 37 рабочих дней Здесь многое зависит от того, насколько точно в вакансии описана специфика работы с ИИ. Если не указать опыт с ML-жизненным циклом, исследовательской неопределённостью и AI-проектами, входящий поток быстро забивается классическими IT-проектными менеджерами без нужной специфики.
🤖 ML-разработчик-исследователь — 24 рабочих дней Это более редкая специализация, поэтому одного поиска на сайтах вакансий часто недостаточно. Лучше всего работают реферальная программа, профильные сообщества, конференции и академическая среда.
🤖 Продуктовый менеджер ИИ — 42 рабочих дня Одна из самых сложных комбинаций на рынке, где нужен продуктовый опыт и одновременно достаточное понимание AI. 70–80% кандидатов могут отсеиваться уже на техническом скрининге, поэтому эта позиция в нашей практике закрывалась примерно в 2 раза дольше ML-инженера.
Руководитель AI- или ML-направления — 60–90 календарных дней Для таких позиций обычного размещения вакансии уже недостаточно. Кандидатов чаще ищут напрямую, через профессиональные сообщества и специализированный поиск руководителей. Иногда процесс занимает до 4-х месяцев, причём срок зависит не столько от рекрутера, сколько от того, насколько точно компания сформулировала профиль и насколько быстро готова принимать решения.
💬 Наталья Рейслер, руководитель отдела подбора персонала MWS AI 💬
ИИ-найм живёт по своим правилам и заметно отличается от остального IT-рынка. Даже при большом количестве кандидатов поиск осложняют высокая конкуренция за сильных специалистов, размытые профили ролей и медленные внутренние решения. При этом сам рынок меняется буквально на ходу: то, что востребовано сегодня, через год может выглядеть совсем иначе.
Сроки выше — ориентиры уже сложившейся команды, которая выстроила тесную работу с заказчиками и хорошо понимает их требования. Это позволяет нам снимать часть типичных сложностей ещё на старте поиска.
И данные, и наш опыт показывают, что самая устойчивая стратегия в AI-найме сегодня — не только искать готовых специалистов снаружи, но и развивать своих. Часть новых ролей на рынке просто ещё не сформировалась и компании, которые уже сейчас создают внутренние треки роста, через 2–3 года получат специалистов, которых конкуренты будут пытаться найти на внешнем рынке.
Получить гайд «Как собрать ИИ-команду»