Узнайте стоимость и сроки подбора персонала
AI-рекрутинг в Украине в 2026 году это про узость пересечения требований:
На каждом из трёх фильтров отсеивается порядка 60–80% кандидатов с релевантными ключевыми словами в CV. То, что остаётся — это пул, который не выкладывает резюме на job-борды и не отвечает на массовые InMail-сообщения. Их находят через market mapping и тёплые рекомендации.
Почему ваш старый список требований к ML-инженеру больше не работает? Потому что в 2026-м умение писать код вторично по сравнению с умением готовить данные для RAG-систем. На рынке сейчас принципиально новый тип AI-инженера, который работает не с собственными моделями, а с LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral).
Среди наших клиентов популярнее: prompt engineering, RAG (retrieval-augmented generation), файнтюнинг, работа с векторными БД (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant).
Большая часть ML-инженеров не имеет практического опыта с этими инструментами, из последних 30 ML-инженеров, с которыми мы говорили, 19 не работали с RAG в проде.
Кандидаты с реальным опытом LLM-продакшена — это преимущественно те, кто провёл последние 12–18 месяцев в конкретных стартапах. Machine learning рекрутинг в 2026 году — это работа с очень узким активным пулом кандидатов, кто умеет деплоить.
Международный рынок забирает сильных. Сильный ML/AI-инженер с 5+ годами опыта в Украине имеет альтернативу — ремоут-контракт с американской или европейской компанией за 6000$ — 10 000$ в месяц.
Локальному стартапу сложно конкурировать ставкой, но можно заинтересовать интересным продуктом, опционом, гибким графиком, возможностью влиять на техническую стратегию. Рекрутинг AI требует понимания этой логики — иначе вакансия продаётся неправильно и кандидат уходит к конкуренту.
Доменная специфика. AI для медтеха, AI для ритейла, AI для defense, AI для финансов — это разные задачи, разные модели, разные стандарты данных. Кандидат, который 3 года делал рекомендательные системы для e-commerce, не сразу принесёт ценность медтех-стартапу с регуляцией FDA.
Закрытые вакансии и сроки
Skyvia — no-code платформа облачной интеграции данных от Devart, работающая с 2014 года. В рамках единого сервиса объединены интеграция и синхронизация данных, автоматизация процессов, резервное копирование, доступ к данным через SQL и OData, а также 200+ готовых коннекторов к SaaS-приложениям, базам данных и хранилищам без локальной установки.
Promtys [promtys.com] — платформа, которая помогает бизнесу выстроить эффективную работу с LLM и промптами.
Ringostat [ringostat.com] — AI-платформа бизнес-телефонии и маркетинговой аналитики, объединяющая коммуникации, продажи и аналитику в единой системе.
Protectimus [protectimus.com] — B2B-провайдер мультифакторной аутентификации (MFA). Облачная и on-premise платформы для защиты сотрудников, клиентов и корпоративных данных с поддержкой различных способов доставки одноразовых паролей.
eSputnik — омниканальная Customer Data Platform для e-commerce и retail, которой ежедневно пользуются около 3500 брендов. Платформа сводит клиентские данные в единый профиль и оркеструет коммуникации сразу во всех каналах — Email, SMS, web и mobile push, Viber, Telegram, In-App, App Inbox и pop-up. В основе продукта лежит собственный AI-слой — товарные рекомендации, предиктивная сегментация и оптимизация контента, плюс развивающееся направление AI-агентов.
Мы помогаем AI-стартапам на seed/Series A доукомплектовать команды технарями и биздевами/сейлзами для масштабирования.
Параллельно мы закрываем вакансии для корпоративного сектора, где сейчас идет бум на создание внутренних AI-команд в фарме, финтехе и ритейле
Технологический стек, с которым работаем:
Мы используем список чек-лист для кандидата на конкретной вакансии. Если вы пишете LLM-сервис — мы скринингуем по LangChain/LangGraph, vector DB, opt-инференсу. Если recsys — по Spark, feature stores, A/B-тестированию. Ориентируемся под ваш стек.
Отзывы наших клиентов
Классические Djinni и LinkedIn для AI-вакансий работают ограниченно: сильные AI-инженеры либо не публикуют резюме, либо сразу уходят в международные контракты. Мы используем другой подход: market mapping, доменную фильтрацию кандидатов по реальному продакшен-опыту, прямой хедхантинг через закрытые AI-сообщества.
Статистика украинского AI-рынка:
Украинский стартап не выиграет по ставке, но выигрывает по продукту, опциону и влиянию на техническую стратегию. Рекрутер, который не умеет это продавать, не откроет таких кандидатов.
Как AI рекрутинговое агентство, мы работаем по модели, где вы платите за результат после выхода кандидата на работу.
Гарантия бесплатной замены — 90 дней.
Оставьте заявку — начнём с короткого звонка и поймём, реально ли закрыть роль за 4–10 недель и каким должен быть пул кандидатов.
О нас
Часто задаваемые вопросы
С 2024 года это самый частый запрос от AI-стартапов. Мы скринингуем кандидатов по наличию продакшен-опыта с LLM (GPT, Claude, Llama), пониманию RAG-архитектур, работе с vector databases (Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate) и связкой LangChain или LlamaIndex.
В 2026 фокус сместился: помимо «работал с LLM», мы проверяем:
Кандидат, который тащит CrewAI в задачу на 3 prompt-вызова это красный флаг, не плюс.
Да, но это отдельная задача. AI-специалисты с опытом 5+ лет преимущественно имеют ремоут-альтернативы в международных компаниях за 6 000–10 000$ в месяц. Если нужен офисный формат, мы предупреждаем клиента о более узком пуле и корректируем процесс сорсинга, делая акцент на продукт, опцион и техническую амбицию роли.
Зависит от доменного требования и географии. Для AI-стартапа в Украине с ремоут-форматом — 4–10 недель.
Для офиса в Киеве — 8–12 недель.
Для специфической ниши (например, ML для медтеха или AI для defense) — 2–4 месяца.
Ставка для Senior ML Engineer — 1–1.5 месячных оклада кандидата.
Для Lead, Architect, Head of AI и CDO-уровней — 12–15% годового дохода.
Оплата после выхода кандидата на работу, гарантия бесплатной замены — 90 дней.
Это стандартные условия, по которым мы как AI рекрутинговое агентство работаем с клиентами, но мы гибки и открыты к обсуждению условий.
Закрываем оба формата. Для международных клиентов из США, UK и EU — есть опыт работы с ремоут-командами и понимание, как презентовать локальных кандидатов международным клиентам — культурно, по уровню английского, по ожиданиям.
Для украинских стартапов это обычный процесс с акцентом на product fit и опцион как один из аргументов.
Преимущественно product-роли: ML Engineer, Data Scientist в продуктовых командах, MLOps, подбор data engineer и mlops подбор. Research Scientist — отдельная ниша с очень узким пулом, преимущественно academic-кандидаты с PhD.
Берём такие задачи, но срок закрытия длиннее, и условия отдельно обсуждаются на брифинге.
Data Scientist исследует данные и строит модели — это больше про исследование и аналитику. ML Engineer берёт готовую модель и деплоит её в продакшен, оптимизирует под нагрузку, интегрирует в продукт. В стартапах эти роли часто совмещаются в одном человеке, в корпорациях — это отдельные позиции с разными зарплатными вилками. Подбор ml инженера и data scientist подбор мы ведём по разным процессам и разным каналам сорсинга.