Дізнайтесь вартість та терміни підбору персоналу
AI-рекрутинг в Україні у 2026 році – це про вузькість перетину вимог:
На кожному з трьох фільтрів відсівається близько 60–80% кандидатів із релевантними ключовими словами в CV. Те, що залишається, – це пул, який не викладає резюме на job-борди і не відповідає на масові InMail-повідомлення. Їх знаходять через market mapping та теплі рекомендації.
Senior Python vs ML Engineer. Senior Python із досвідом веб-бекенду (Django, FastAPI, REST API) – це не ML-інженер.
Справжній ML потребує досвіду з PyTorch або TensorFlow, побудови training pipelines, розуміння feature engineering, метрик якості моделей та A/B-тестування на ML-системах. Підбір ML-інженера починається з фільтра за продакшен-досвідом, а не за рядком “python” у резюме.
Чому ваш старий перелік вимог до ML-інженера більше не працює?
Тому що у 2026-му вміння писати код вторинне порівняно з умінням готувати дані для RAG-систем. На ринку зараз принципово новий тип AI-інженера, який працює не з власними моделями, а з LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral).
Серед наших клієнтів популярніші: prompt engineering, RAG (retrieval-augmented generation), файнтюнінг, робота з векторними БД (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant).
Більша частина ML-інженерів не має практичного досвіду з цими інструментами: з останніх 30 ML-інженерів, з якими ми спілкувалися, 19 не працювали з RAG у проді.
Кандидати зі справжнім досвідом LLM-продакшену – це переважно ті, хто провів останні 12–18 місяців у конкретних стартапах. Machine learning рекрутинг у 2026 році – це робота з дуже вузьким активним пулом кандидатів, які вміють деплоїти.
Глобальний ринок перетягує сильних.
Сильний ML/AI-інженер з 5+ роками досвіду в Україні має альтернативу – remote-контракт з американською або європейською компанією за 6000$ – 10 000$ на місяць.
Локальному стартапу складно конкурувати ставкою, але можна зацікавити цікавим продуктом, опціоном, гнучким графіком, можливістю впливати на технічну стратегію. Рекрутинг AI потребує розуміння цієї логіки – інакше вакансія продається неправильно і кандидат іде до конкурента.
Доменна специфіка.
AI для медтеху, AI для ритейлу, AI для defense, AI для фінансів – це різні завдання, різні моделі, різні стандарти даних. Кандидат, який 3 роки робив рекомендаційні системи для e-commerce, не одразу принесе цінність медтех-стартапу з регуляцією FDA.
Закриті вакансії та строки
Skyvia – no-code платформа хмарної інтеграції даних від Devart, що працює з 2014 року. У межах єдиного сервісу поєднано інтеграцію та синхронізацію даних, автоматизацію процесів, резервне копіювання, доступ до даних через SQL і OData, а також 200+ готових конекторів до SaaS-застосунків, баз даних і сховищ без локального встановлення.
Promtys [promtys.com] – платформа, яка допомагає бізнесу побудувати ефективну роботу з LLM та промптами.
Ringostat [ringostat.com] – AI-платформа бізнес-телефонії та маркетингової аналітики, що об’єднує комунікації, продажі й аналітику в єдиній системі.
Protectimus [protectimus.com] — B2B-провайдер мультифакторної автентифікації (MFA). Хмарна та on-premise платформи для захисту співробітників, клієнтів і корпоративних даних із підтримкою різних способів доставки одноразових паролів.
eSputnik – омніканальна Customer Data Platform для e-commerce та retail, якою щодня користуються близько 3500 брендів. Платформа зводить клієнтські дані в єдиний профіль і оркеструє комунікації одразу в усіх каналах – Email, SMS, web і mobile push, Viber, Telegram, In-App, App Inbox та pop-up. В основі продукту лежить власний AI-шар – товарні рекомендації, предиктивна сегментація та оптимізація контенту, плюс напрям AI-агентів, що розвивається.
Ми допомагаємо AI-стартапам на seed/Series A доукомплектувати команди технарями та біздевами/сейлзами для масштабування.
Паралельно закриваємо вакансії для корпоративного сектору, де зараз триває бум на створення внутрішніх AI-команд у фармі, фінтеху та ритейлі.
Продуктові AI-стартапи.
Що найчастіше шукають: ML/AI-інженер із досвідом конкретної моделі (LLM, CV, NLP), Data Engineer для побудови data pipeline з нуля, BizDev/Sales з Fluent English. Часто це перший найм після founders, тому культурний фіт критичний нарівні з технічними навичками.
Наш реальний кейс – Promtys, B2B AI-сервіс для генерації контенту, де ми закрили роль BizDev Sales AI-стартап за 29 днів. Для комерційної частини AI-стартапів працює окремий процес.
Корпоративні AI-команди.
Великі компанії, банки, ритейл, фарма, енергетика – будують внутрішні data/AI-функції. Шукають: Data Scientist для рекомендаційних та скорингових систем, MLOps-інженерів для побудови інфраструктури, Head of Data або Chief Data Officer на executive-рівні. Для топових ролей на кшталт CDO та Head of AI працює окремий трек – Executive Search для IT.
Технологічний стек, з яким працюємо:
Ми використовуємо чек-лист під кандидата на конкретну вакансію. Якщо ви пишете LLM-сервіс – скринимо за LangChain/LangGraph, vector DB, опт-інференсом. Якщо recsys – за Spark, feature stores, A/B-тестуванням. Орієнтуємося під ваш стек.
Відгуки наших клієнтів
Класичні Djinni та LinkedIn для AI-вакансій працюють обмежено: сильні AI-інженери або не публікують резюме, або одразу йдуть на міжнародні контракти. Ми використовуємо інший підхід: market mapping, доменну фільтрацію кандидатів за справжнім продакшен-досвідом, прямий хедхантинг через закриті AI-спільноти.
Процес роботи з AI-вакансією.
Статистика українського AI-ринку:
Український стартап не виграє за ставкою, але виграє за продуктом, опціоном та впливом на технічну стратегію. Рекрутер, який не вміє це продавати, не відкриє таких кандидатів.
Як AI рекрутингова агенція ми працюємо за моделлю, де ви платите за результат після виходу кандидата на роботу.
Гарантія безкоштовної заміни – 90 днів.
Залиште заявку – почнемо з короткого дзвінка і зрозуміємо, чи реально закрити роль за 4–10 тижнів і яким має бути пул кандидатів.
Про нас
Поширені запитання
З 2024 року це найчастіший запит від AI-стартапів. Ми скринимо кандидатів за наявністю продакшен-досвіду з LLM (GPT, Claude, Llama), розумінням RAG-архітектур, роботою з vector databases (Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate) та зв’язкою LangChain або LlamaIndex.
У 2026 фокус змістився: окрім «працював з LLM», ми перевіряємо:
Кандидат, який тягне CrewAI у завдання на 3 prompt-виклики, – це червоний прапорець, а не плюс.
Так, але це окреме завдання. AI-спеціалісти з досвідом 5+ років переважно мають remote-альтернативи у міжнародних компаніях за 6 000–10 000$ на місяць. Якщо потрібен офісний формат, ми попереджаємо клієнта про вужчий пул і коригуємо процес сорсингу, роблячи акцент на продукт, опціон та технічну амбіцію ролі.
Залежить від доменної вимоги та географії. Для AI-стартапу в Україні з remote-форматом – 4–10 тижнів.
Для офісу в Києві – 8–12 тижнів.
Для специфічної ніші (наприклад, ML для медтеху або AI для defense) – 2–4 місяці.
Ставка для Senior ML Engineer – 1–1.5 місячних окладів кандидата.
Для Lead, Architect, Head of AI та CDO-рівнів – 12–15% річного доходу.
Оплата після виходу кандидата на роботу, гарантія безкоштовної заміни – 90 днів.
Це стандартні умови, за якими ми як AI рекрутингова агенція працюємо з клієнтами, ми гнучкі та відкриті до обговорення умов.
Закриваємо обидва формати. Для міжнародних клієнтів зі США, UK та EU – є досвід роботи з remote-командами та розуміння, як презентувати локальних кандидатів міжнародним клієнтам – культурно, за рівнем англійської, за очікуваннями.
Для українських стартапів це звичайний процес з акцентом на product fit та опціон як один з аргументів.
Переважно product-ролі: ML Engineer, Data Scientist у продуктових командах, MLOps, підбір data engineer та mlops підбір. Research Scientist – окрема ніша з дуже вузьким пулом, переважно academic-кандидати з PhD.
Беремо такі завдання, але термін закриття довший, і умови окремо обговорюються на брифінгу.
Data Scientist досліджує дані та будує моделі – це більше про дослідження та аналітику. ML Engineer бере готову модель та деплоїть її в продакшен, оптимізує під навантаження, інтегрує в продукт. У стартапах ці ролі часто поєднуються в одній людині, у корпораціях – це окремі позиції з різними зарплатними вилками. Підбір ML-інженера та data scientist підбір ми ведемо за різними процесами і різними каналами сорсингу.