Есть компании, которые верят в то, что уж лучше много джунов за копейки, чем несколько сеньоров за дорого.

Очевидно, мнения могут быть разными, поэтому поделюсь кейсами, которые наблюдал лично:

1. В компании Х у нас было 4 человека, которые ещё до эпохи ChatGPT с нуля за несколько месяцев собрали полноценный AI-стек:
— fine-tune собственных LLM на своих датасетах
— свой TTS/STT на своих датасетах
— генерацию лиц и deepfake
— MLOps-инфраструктуру и пайплайны

Каждое направление делал один сильный senior. ML команда из 4х человек, которая деливерит не прототипчики с AI, а такой уровень, где люди не верили, что говорят с моделью — думали, что это живой человек.

Важный момент: мы покупали и готовые решения, где это было выгодно. Но параллельно строили независимость и кастомность — чтобы не упираться в чужие ограничения и иметь возможность делать то, чего нет на рынке.

2. Теперь компания Y: AI-продукт уровня "обёртка над ChatGPT" команда из 15 человек уровня джун-миддл запускала около года. Потом ещё полгода доводила до нормального качества.

Сравним экономику:

Вариант 1:
4 senior’а х $8k х 4 месяца
≈ $128k до запуска

Вариант 2:
15 человек x $3k x 15 месяцев
≈ $675k до конкурентного качества продукта

Разница бюджета в 5 раз, разница в скорости запуска в 4 раза в пользу сеньёров.

Маленькая сильная команда:
— вышла на рынок быстрее
— строила собственные технологии
— накапливала engineering leverage
— могла быстро pivot’иться при необходимости

Большая команда в итоге строила то, что через год стало очень просто повторить, а значит — высокая конкуренция, демпинг по цене и слабая дифференциация продукта.

Какие выводы:

1. Лично я верю в сеньёров и быстрые запуски. Причём раньше 1 сильный инженер мог заменить 2–3 средних, а сейчас с помощью ИИ вполне может дать ещё больший эффект.

2. Больше людей не значит быстрее. Скорее наоборот: выше уровень сотрудников — выше скорость принятия решений и разработки — выше ROI — больше пространства для инноваций и поиска точек роста бизнеса.

Вероятно, это не универсальная истина и могут быть разные конфигурации бизнеса, культуры компании и целей, но на моём опыте вывод довольно однозначный.

Если не согласны — с удовольствием подискутирую.

Head of Product или “проджект на стероидах”? Разбираем вакансию бигтеха на атомы

Профессия Продакт Менеджера овеяна флюидами стратегии и успеха, но дьявол, как говорится, в Job Description.

Сегодня разбираем свежую вакансию в крупном бигтехе на примере МТС Link Чаты, чтобы показать, как научиться читать между строк и не попасть в ловушку “Full-stack выгорания” на новой должности.

Каждая вторая статья о том, что работу в IT найти невозможно, что на каждую вакансию космический спрос, а джуны готовы работать за еду. В этой статье поделюсь фактурой — как я нанимал продуктового аналитика в известную международную компанию и какая у меня получилась статистика отбора на каждом этапе.

Если посмотреть открытые данные в HH, то можно ужаснуться — на IT вакансии может быть по 1000+ заявок от кандидатов. Чтобы не умереть, разбирая тысячи резюме, по рекомендации HR я добавил в начале достаточно простой опросник — сам заполнял похожий при трудоустройстве. Результат? Всего 85 откликов за всё время публикации вакансии!

Ну а дальше случилась дикая воронка отсева, которую я зафиксировал в цифрах, и сейчас ею поделюсь. Пристёгивайтесь и всё внимание на процент отсева кандидатов на каждом этапе.