Дорогой сеньор или дешёвый джуниор: сколько должен стоить AI-разработчик
⏱ 5 минут полезного чтения
Основные проблемы при найме AI-разработчиков
Завышение требований к разработчикам нейронных сетей
Компании описывают задачи и говорят, что хотят обязательно сеньора за 300 000−400 000 ₽, других даже рассматривать не будут. Хотя в реальности почти 90% рыночных задач по искусственному интеллекту (классификация изображений, текстов, обращений в техподдержку, медицинских снимков, распознавание речи, обнаружение людей на видео) могут решать сильные джуниоры или специалисты уровня «джуниор+». Стоят они 70 000−100 000 ₽, и на рынке их гораздо больше.
Непонимание, как тестировать разработчика нейронных сетей
В большинстве компаний это первый разработчик по искусственному интеллекту. Только крупные компании могут себе позволить AI-отдел или руководителя AI-направления, который понимает, как собеседовать AI-разработчика. И если в случае PHP, Java, C++, C#, Python опыт тестирования уже наработан, то в оценке разработчиков искусственного интеллекта практически никто не разбирается.
Как решить ключевые проблемы с поиском AI-разработчика
1. Сделать выбор в пользу джуниор-разработчика нейронных сетей
Лучше изначально ориентироваться на поиск джуниора, а не сеньора. Это даст сразу несколько преимуществ:
Бюджет в 300 000 ₽ в месяц на зарплату разработчику (а с учётом налогов на эту зарплату — 400 000 ₽ лишним) для многих компаний слишком большой. Лучше изначально исходить из гипотезы, что вам нужен джуниор. И только если он не пройдёт тестовые задания — начинайте искать мидла или сеньора.
Джуниор стоит 70 000−100 000 ₽, мидл — 150 000−250 000 ₽, а сеньор — это 300 000−400 000 ₽. Если умножить сумму на 6 месяцев проекта, с джуниором получаем гигантскую экономию.
Если компания целится искать сеньоров, она сразу начинает конкурировать с ИТ-гигантами, которые могут предложить разработчику гораздо более интересные условия. Джуниора или мидла привлечь проще.
Сеньорам важны не только зарплата и название бренда, но ещё и интересные задачи. Поверьте, ваша задача, скорее всего, типовая. Обнаружить людей в торговом центре на видео или распознать голосовое обращение и понять какую-то потребность клиента — кажется, что это магия искусственного интеллекта, но для разработчиков это абсолютно рядовая история. Для сеньора это скучно, в такой проект он либо не пойдёт, либо потребует за это огромных денег.
Джуниора на такую работу найти гораздо проще. Сильных джуниоров на рынке много, и они не избалованы, интересуются любым новым проектом, готовы стараться ради строчки в резюме и будут браться за ваши предложения с готовностью.
2. Начать AI-разработку с пилотного проекта
Помимо портфолио с похожими проектами, есть крайне простой способ проверки именно для специалистов по искусственному интеллекту. Это пилотные проекты, или «пилотники». Вы берёте свой датасет либо его частичку (либо датасет, похожий на ваш, если его нет или если юристы не дают разрешение, как бывает в крупных компаниях), подписываете NDA с разработчиком, даёте ему датасет и предлагаете за неделю сделать максимальную точность распознавания.
Например, проект для компании нумизматов — распознавать уникальные монеты. Вы отправляете фотографии 100 000 уникальных монет джуниор-разработчику, просите сделать нейронную сеть и сказать, какая получится точность. Отделяете небольшую тестовую выборку монет — например, 1 000 из 100 000. Они должны быть похожи на изображения в датасете, но отличаться задним фоном, ракурсом, освещением, чтобы вы могли проверить точность. Через неделю разработчик говорит: «Я смог добиться точности в 88%». А вам по ТЗ нужна точность 98%, и 88% на 100 тысячах уникальных монет — уже неплохо.
Так вы можете проверить несколько джуниоров. Они хотят получить от вас оффер, поэтому в большинстве случаев без проблем бесплатно сделают пилотник за неделю по вечерам или по выходным, причём большую часть времени видеокарта будет обучать нейронную сеть. Берёте 3−5 джуниоров, запускаете «пилотник» и смотрите, кто выдал лучшую точность и больше всего понравился вам как человек в общении и как работник в плане дисциплины, ответственности и способности влиться в команду.
3. Подписать договор о неразглашении информации (NDA)
Обычно для кандидатов подписать договор о неразглашении информации — это не проблема, а абсолютная норма при получении данных. Есть типовые формы NDA, юристы с этим легко справятся, даже если в компании ещё не было проектов по искусственному интеллекту.
Плюсы пилотных проектов в искусственном интеллекте
На собеседовании человек может рассказать что угодно, и вы никак не проверите его слова. «Пилотник» — это ваши настоящие данные и реальная точность. На конкретных примерах вы проверите, правду ли сказал кандидат по поводу цифр и точности. Вы легко, бесплатно и быстро тестируете претендентов.
Искусственный интеллект — крайне непредсказуемая область. Если вы хотите написать CRM-систему — вы на 100% знаете, что она будет написана. Можете не уложиться в бюджет или в сроки, можете применить не самую оптимальную технологию и получить проблемы с нагрузками на серверах. Но вы её точно сделаете.
А вот с нейронными сетями запросто может оказаться, что датасет слишком маленький, противоречивый, плохо размечен, или вообще эта задача не решается по каким-либо причинам — так бывает с каждым третьим-четвёртым проектом по искусственному интеллекту. И с помощью пилотного проекта вы это проверите, причём полностью бесплатно.
«Пилотники» — это стандартная и очень эффективная практика в области нейронных сетей. Они призваны не только показать заказчику компетентность разработчика, но и проверить, что задачи решаемы и датасета заказчика хватит.
Как разработчики реагируют на пилотные проекты
Крупные и известные компании на аутсорсе, если они загружены заказами, могут попросить за «пилотник» оплату. Разработчики же, особенно джуниоры, да и мидлы тоже, на «пилотники» реагируют прекрасно — как правило, это настоящие фанаты своего дела.
Когда не получится сделать «пилотник» по искусственному интеллекту и что делать?
Если у вас нет датасета для создания нейронной сети
Допустим, вы хотите сегментировать картинки стройки. Есть сайт Kaggle.com — большой ресурс от Google, где очень много разных датасетов, соревнований и решений по искусственному интеллекту. Чтобы протестировать AI-разработчика с помощью пилотника, вы находите там стандартный датасет по сегментации, например, автомобилей или людей. Да, ваши изображения будут другими, но если человек с этой задачей справится, то всё в порядке. Например, лучший в мире результат по этой задаче — 92% точности, а ваш кандидат за первую неделю выдал 86% — в принципе, неплохо.
Если юристы категорически запрещают отдавать датасет для создания нейронной сети
К сожалению, это бывает часто. Решается только одним способом — спорить с юристами, если вы уверены, что в предоставлении датасета для «пилотника» с подписанным NDA нет ничего страшного.
Подведём итог: два совета по подбору AI-разработчиков
Помните, что при выборе разработчиков AI важны две вещи:
- Начинать подбор с джуниора. Если он не справится — поднимать планку до мидла и так далее.
- Использовать «пилотники». Это бесплатно, просто, удобно, нет ни одной причины не пользоваться ими. Это занимает неделю и показывает реальные возможности кандидатов — их настоящую точность, компетентность, пунктуальность и способность коммуницировать.
Желаю вам удачного выбора проектов по искусственному интеллекту, потому что в любой компании эта возможность есть, она даёт весомое конкурентное преимущество и повышает эффективность бизнеса. И желаю удачи в найме AI-разработчиков.
↩ К другим статьям
