FinTech

12.03.2025

12 минут

Настоящий детектив: как мы нашли кандидата на редкую IT-вакансию «Архитектор AI/ML-решений»

Карина Зверева

Co-founder & Head of IT Recruitment

Диана Мустафина

IT Recruitment Team Lead

Юлия Кабанова

Editor-in-Chief

все кейсы

Поиск редкого специалиста не бывает простым. Особенно если бизнес только вводит под него новую должность в штатное расписание. Из-за того, что сведений о подобных кандидатах мало, а опыта их найма нет, закрытие редкой вакансии может сдвигаться от плановой даты далеко вперед. Иногда на месяцы.

Подобный риск был и на проекте нашего клиента. Заказчику требовался готовый архитектор с глубоким практическим опытом. Специалист должен был уметь строить архитектуру решений под ИИ-проекты и обладать опытом работы с моделями LLM.

Ни мы, ни клиент подобных специалистов на рынке не встречали. Однако через 43 дня вакансию закрыли. Как нам это удалось, читайте ниже.

Клиент

NDA

Чем занимается

NDA

Размер компании

1000 человек

Профиль кандидата

Архитектор AI/ML (LLM)

Технологический стек

Hadoop, Kafka, Kubernetes, PostgreSQL, Python (Python ML-frameworks: Pandas, Numpy, Scikit-Learn, LightGBM, PyTorch), TensorFlow, MLOps, Docker, Spark; Linux, GPU

Срок закрытия вакансии

43 дня

Услуга

«Классический подбор»

Архитектор AI/ML: как выглядел профиль специалиста, которого предстояло найти

На позицию «Архитектор AI/ML» заказчик искал специалиста, который мог бы совместить в себе две роли: разработчика и тренера команды.

Существуют сотни опенсорсных нейронных сетей, но это не самостоятельные проекты — большинство из них разработаны на базе нескольких LLM, называемых базовыми моделями (foundation models).

Большие языковые модели (LLM, Large Language Model) — это продвинутые алгоритмы, обученные на огромных массивах данных. Они способны работать с текстами: анализировать и затем генерировать связные ответы так, словно их писал человек. Некоторые области использования LLM: генерация текстов и контента; виртуальные ассистенты; интеллектуальный поиск; многоязычный перевод; резюмирование длинных текстов; чат-боты.

Создание и обучение такой модели требует больших финансовых затрат и вычислительных мощностей.

Карина Зверева, Co-founder & Head of IT Recruitment

От будущего сотрудника заказчик ожидал:

разработку архитектуры решений для реализации внешних ИИ-проектов всех стадий (пилоты, MVP, «боевые» проекты);
проработку архитектуры внутренних проектов (описание потоков данных, интеграции);
формирование, обучение и развитие внутренней команды.

Еще одним обязательным требованием было проживание на территории России.

Составив профиль кандидата и описание вакансии, поняли: за 15 лет в IT-рекрутменте впервые столкнулись с сочетанием подобного технологического стека (и требованием практического опыта работы с ним более пяти лет — при том что LLM появились в 2017 году!).

Нам предстояло буквально вспахать рынок, чтобы выйти на релевантные профили и отыскать среди них подходящего специалиста. Вызов был мощным, но воодушевляла позиция клиента.

Диана Мустафина, IT Recruitment Team Lead

Он понимал, что по щелчку найти столь редкого кандидата невозможно и что ускорить поиск способна только командная работа. Поэтому не пожалел времени поделиться с нами всеми сведениями о данной роли. Также подробно разобрал должностные обязанности будущего сотрудника и передал нам список компаний-доноров, которые, по его мнению, могли быть полезны. С этими данными мы приступили к поиску.

Первые зацепки: как и где мы нашли кандидатов

Мы начинаем поиск с разработки стратегии. Поэтому прежде всего:

Собрали список компаний-доноров.
Выписали ключевые слова.
Отобрали источники поиска.

Но первые результаты оказались нулевыми. Ни на LinkedIn, ни на «Хабр Карьере», ни на «Хедхантере» не обнаружили ни единого специалиста, хотя бы отдаленно подходящего под составленный профиль. Стало ясно: требуется более тщательная разведка.

Первым решением стало подключить поисковую систему. Ставки на этот инструмент не делали, но именно он сработал. Через ключевые слова обнаружили блог на «Хабре». Его автор публиковал статьи на тему разработки архитектуры решений для реализации ИИ-проектов.

Диана Мустафина, IT Recruitment Team Lead

Продолжили копать и обнаружили в аккаунте автора ссылку на телеграм-канал. Она вела на профильное сообщество сходных специалистов. Это привело нас к первым релевантным кандидатам. Мы начали связываться с подписчиками канала, рассказывать о вакансии и узнавать, интересно ли им предложение о работе.

Путь, который прошли, чтобы выйти на первых релевантных кандидатов

Как мы вышли на след идеального кандидата

Это случилось не сразу, было несколько осечек. Некоторые кандидаты не хотели переходить в штат. Другие проживали за пределами России.

Например, один из кандидатов работал в международной компании ABBYY в Европе. К моменту переговоров с ним компания объявила о сокращении российских разработчиков в своих подразделениях. Была надежда, что человек вернется на родину и примет оффер заказчика, однако увольнения не коснулись единственного подразделения. Того, в котором работал найденный нами специалист. Не срослось.

Карина Зверева, Co-founder & Head of IT Recruitment

В какой-то момент вышли на кандидата, который идеально соответствовал профилю: обладал необходимым опытом, проживал в России и находился в пассивном поиске работы. Но самая большая удача заключалась в том, что вакансия заинтересовала и самого специалиста. Мы договорились быть на связи и передали заказчику резюме для оценки.

Как мы преодолели трудности в ходе переговоров и удержали кандидата до принятия оффера

Заказчик одобрил резюме кандидата, провел с ним техническое интервью, оценил навыки и уже готов был сделать оффер, как вдруг одна за другой стали возникать трудности. Но по порядку.

Зарплатные ожидания. Первая трудность заключалась в том, что кандидат не озвучивал свои зарплатные ожидания. Все из-за того, что подобные проекты запускаются редко и трудно оценить, сколько стоит работа по их лидированию. В то же время заказчику было важно получить точную цифру, чтобы согласовать оффер.

Никто из сторон не торопился сделать первый шаг, и переговоры застопорились.

Чтобы не затягивать сроки закрытия вакансии, мы решили прямо поговорить с кандидатом. Объяснили, что не хотим играть в угадайку, ведь если промахнемся в цифре, то сделаем ему недостойное предложение. Это приведет к взаимному проигрышу. Компания заказчика не получит высококлассного специалиста, в котором нуждается, а специалист — интересную и высокооплачиваемую работу. Зачем до этого доводить?

Диана Мустафина, IT Recruitment Team Lead

Наши доводы сработали, и кандидат, подумав некоторое время, озвучил свои зарплатные ожидания. Заказчик согласовал их и даже подготовил оффер… как вдруг случилось следующее.

Релиз на текущем месте работы. Пока мы вели переговоры с кандидатом, у его текущего работодателя наметился очередной релиз. Это резко изменило условия переговоров. Кандидат сообщил, что уже не так уверен насчет нашего предложения и теперь будет выбирать между оффером и контроффером.

Когда перед кандидатом встает выбор — остаться в прежней компании или перейти в новую, многое зависит от поведения текущего работодателя. Если тот предложит больше денег и интересный проект, то сможет удержать сотрудника. У кандидата сработает простой человеческий расчет: на прежнем месте все знакомо, еще и условия работы улучшились. А вот как сложится в новой фирме — неизвестно. Так зачем рисковать?

Частая ситуация: кандидат получает контроффер с лучшими условиями труда, повышенной зарплатой и карьерным ростом — и отказывается переходить в новую фирму

Мы много раз видели подобное, поэтому поспешили обсудить риски с заказчиком. Тот согласился с опасениями и согласовал новый, более «дорогой» оффер. Казалось, теперь никакой релиз не встанет на нашем пути и вакансию вот-вот закроем, но… до этого было еще далеко.

Личные переживания. Мы отправили кандидату новый оффер, но тут он сообщил, что видит определенные риски в проекте заказчика. Чтобы снизить их, готов принять предложение, но только в формате частичной занятости.

Нас это удивило, ведь ранее ни о каких рисках речи не шло. Очевидно, нечто другое так резко изменило позицию кандидата — и это «нечто» раз за разом заставляет его оттягивать момент принятия решения. Нам предстояло докопаться до сути, но деликатно. И мы сделали это.

Реализация проектов вместе с выстраиванием команды — большой груз ответственности. И задача подобного масштаба впервые стояла перед кандидатом. Неудивительно, что он беспокоился за личную репутацию в профессиональных кругах в случае неуспеха. А настойчивость и вера со стороны будущего работодателя только усугубляли эту тревогу.

Страх не справиться с возложенными обязательствами и подвести других часто мешает порядочным людям принять решения. И когда они получают оффер с еще большими деньгами, то страх усиливается. Продолжи мы давить финансами и верой в компетенции кандидата, рисковали совсем его потерять. Нужно было найти другой подход. И вот что сделали.

Как мы помогли кандидату принять оффер и закрыли вакансию

Сначала обсудили ситуацию с заказчиком. Объяснили, что имеем дело с внутренними переживаниями человека, и увеличение зарплаты тут не поможет. Необходимо другое, а именно — снизить тревогу. То есть убедить кандидата, что в новой компании он получит необходимую поддержку и не останется крайним в трудный момент.

Вместе с заказчиком нашли решение. Придумали весомые аргументы, а также договорились, кто и в каком порядке изложит их кандидату (одного звонка или письма здесь явно было мало).

В качестве дополнительного аргумента заказчик предложил сделать оффер еще более «дорогим», мол, такой универсальный аргумент не может навредить в переговорах. Однако мы посоветовали этого не делать, чтобы заново не запустить у человека «качели тревожности».

Вместо этого предложили добавить к офферу входной welcome-бонус и условие о том, что возможность повторно обсудить финансовую мотивацию появится сразу после прохождения испытательного срока. Таким образом перспектива увеличения заработной платы осталась очевидной, но не создавала давления в момент переговоров.

Далее договорились о повторной встрече с дружелюбным названием «Обсуждение совместного будущего». На ней представители заказчика искренне поддержали кандидата: проговорили вслух все опасения; признались, что и сами на его месте испытывали бы сходные чувства; заверили в полной поддержке со своей стороны. Также еще раз напомнили, что профессиональный уровень и навыки кандидата достаточны, чтобы справиться с проектом.

Карина Зверева, Co-founder & Head of IT Recruitment

В результате тактика сработала. Честность, открытость и искренние слова помогли всем сторонам справиться с тревогой и принять решение. Встреча закончилась обсуждением даты выхода.

Подытожим: как ускорить поиск редких кандидатов

Есть мнение, что самое сложное при закрытии редких вакансий — выйти на след первых кандидатов. Это лишь полуправда. Не менее важен правильный диалог с такими специалистами. Если кандидат задает вопрос на профессиональном языке, а рекрутер теряется, общение между ними моментально заканчивается.

Все дело в том, что подобные специалисты редко находятся в активном поиске. Обычно где-то они уже трудоустроены. И если рекрутер хочет привлечь внимание к своей вакансии, то просто обязан:

разбираться в конкретной IT-отрасли;
ориентироваться в должностных обязанностях, которые предстоит выполнять сотруднику;
подробно рассказать о новом проекте.

Без этого заинтересовать кандидата, а уже тем более договориться с ним о следующих этапах отбора практически нереально.

Но чтобы рекрутер мог предоставить кандидатам всю необходимую информацию, не менее важна командная работа с заказчиком. Если заказчик готов предоставить сведения об отрасли, роли и должностных обязанностях, это не только усилит поиск, но и поможет рекрутеру в общении с кандидатами.

На данном проекте быстрому закрытию редкой вакансии помогла и командная работа с клиентом, и профессионализм рекрутера. Нанимающий менеджер поделился с нами всем, что знал, а рекрутер Spice IT не пожалел сил на то, чтобы тщательно разобраться в полученной информации. В результате ему было что рассказывать кандидату, плюс он делал это на профессиональном уровне.

Закроем вакансии редких IT-специалистов

Найдем кандидатов с редким технологическим стеком и специалистов C-level. Первые резюме через два дня после начала работы над вакансией.

Передать вакансию

Labour market analysis

Как мы провели исследование рынка труда для GameDev-компании

Заказчик — топовая игровая студия класса «ААА». Обратилась в агентство с задачей исследовать рынок труда. Требовалось для 23 ролей провести оценку финансовых условий, финансовых ожиданий при смене работы, а также нефинансовых вознаграждений конкурирующих фирм в отрасли. Клиент закладывал на исследование полтора месяца — мы справились за три недели. Как нам это удалось, читайте в кейсе.

FinTech

Как расширили воронку найма, чтобы закрыть IT-вакансию в срок и сохранить бюджет проекта

SQL (Oracle, MSSQL, PostgreSQL), Python (pandas, numpy, matplotlib, sklearn, xgb), Git, Docker, Grafana, Airflow

В Spice IT обратилось кредитное бюро с вакансией Data Scientist. Клиенту требовалось нанять несколько специалистов в IT-отдел для разработки кредитных продуктов. Отбирать профили нужно было по хард-скиллами, стажу и отрасли, в которой потенциальные кандидаты нарабатывали опыт.

Как расширили воронку найма, чтобы закрыть IT-вакансию в срок и сохранить бюджет проекта

Настоящий детектив: как мы нашли кандидата на редкую IT-вакансию «Архитектор AI/ML-решений»

Архитектор AI/ML: как выглядел профиль специалиста, которого предстояло найти

Закроем IT-вакансии с постоплатой

Первые зацепки: как и где мы нашли кандидатов

Как мы вышли на след идеального кандидата

Найдем кандидатов С-level или с редким стеком технологий

Как мы преодолели трудности в ходе переговоров и удержали кандидата до принятия оффера

Нужно без рисков закрыть IT-вакансии?

Как мы помогли кандидату принять оффер и закрыли вакансию

Подытожим: как ускорить поиск редких кандидатов

Закроем вакансии редких IT-специалистов

Смотрите также

Как мы провели исследование рынка труда для GameDev-компании

Как расширили воронку найма, чтобы закрыть IT-вакансию в срок и сохранить бюджет проекта