Специалисты MWS AI (входит в МТС Web Services) изучили структуру команд, которые внедряют и сопровождают ИИ-решения в крупном бизнесе. Материал основан на анализе 142 закрытых позиций за 2025 год, 147 интервью с сотрудниками, открытых данных за 2024–2026 годы и интервью с руководителями ИИ-направлений крупных компаний.

Авторы описали ключевые роли и составили модели команд для проверки гипотез и промышленного внедрения ИИ.

Ключевые выводы:

• годовой фонд оплаты труда (ФОТ) команды, которая разрабатывает, внедряет, сопровождает ИИ-решения в крупном бизнесе в России, составляет в среднем около 108 млн руб.;
• начать работу над первым ИИ-проектом можно с ядра из четырех специалистов, пишут аналитики. Это — технический руководитель, ML-инженер, специалист по анализу данных и менеджер проекта. Их совокупный годовой ФОТ — около 30,5 млн руб. Первая задача группы — проверка конкретной бизнес-гипотезы: на этапе PoC (Proof of Concept, доказательство концепции) создается ограниченный прототип и проверка его на реальных данных;
• регулярная проверка гипотез потребует уже других годовых расходов и состава команды. MWS AI описывает команду из 7–9 человек. Годовой ФОТ этого состава с премиями составляет 67,5 млн руб. Один цикл проверки гипотезы занимает 2–4 недели, отмечают аналитики. После подтверждения результата состав меняется: компания одновременно развивает продукт, подключает его к корпоративным системам, устраняет ошибки и поддерживает действующие сервисы. Переход к промышленному внедрению увеличивает годовой ФОТ на 40,7 млн руб. (примерно на 60%);
• в состав из 14 штатных сотрудников, согласно данным материала, входят руководитель ИИ-направления, архитектор, технический руководитель, продуктовый и проектный менеджеры, четыре ML-инженера, два специалиста по данным, два ИИ-тренера и промпт-инженер. Технические роли различаются по предмету;
• заметное влияние на ФОТ оказывает уровень нанимаемых специалистов. В расчетной модели замена одной позиции инженера уровня Middle на Senior увеличивает годовые расходы с премией на 2,25 млн руб. Для четырех позиций разница составит 9 млн руб. в год при неизменной численности команды. Поэтому бюджет зависит одновременно от количества сотрудников, распределения ролей и требуемой квалификации;
• доступность вычислительных ресурсов также влияет на возможности найма. По оценке экспертов MWS AI, кандидаты уровня Senior и выше все чаще учитывают наличие ресурсов для обучения моделей и проведения экспериментов.

Расскажите знакомым: