Есть компании, которые верят в то, что уж лучше много джунов за копейки, чем несколько сеньоров за дорого.
Очевидно, мнения могут быть разными, поэтому поделюсь своим опытом:
1. В компании Х у нас было 4 человека, которые ещё до эпохи ChatGPT с нуля за несколько месяцев собрали полноценный AI-стек:
fine-tune собственных LLM на своих датасетах
свой TTS/STT на своих датасетах
генерацию лиц и deepfake
MLOps-инфраструктуру и пайплайны
Каждое направление делал один сильный senior. ML команда из 4х человек, которая деливерит не прототипчики с AI, а такой уровень, где люди не верили, что говорят с моделью, а не с живым человеком.
Важный момент: мы покупали и готовые решения, где это было выгодно. Но параллельно строили независимость и кастомность — чтобы не упираться в чужие ограничения и иметь возможность делать то, чего нет на рынке.
2. Теперь компания Y: AI-продукт уровня "обёртка над ChatGPT" команда из 15 человек запускала около года. Потом ещё три месяца доводила до нормального качества.
Сравним экономику:
Вариант 1:
4 senior’а х $8k х 4 месяца
≈ $128k до запуска
Вариант 2:
15 человек x $3k x 15 месяцев
≈ $675k до конкурентного качества продукта
Разница бюджета в 5 раз, разница в скорости запуска в 4 раза в пользу сеньёров
Маленькая сильная команда:
вышла на рынок быстрее
начала получать выручку за 11 месяцев раньше
строила собственные технологии
накапливала инженерную экспертизу и активы
могла быстро cделать pivot при необходимости
Большая команда в итоге строила то, что через год стало очень просто повторить, а значит — высокая конкуренция, демпинг по цене и слабая дифференциация продукта.
Какие выводы:
Лично я верю в сеньёров и быстрые запуски. Причём раньше 1 сильный инженер мог заменить 2–3 средних, а сейчас с помощью ИИ вполне может дать ещё больший эффект. Особенно если это автономные ребята, которые умеют закрывать задачу полностью, а не только выполнять отдельные таски в jira.
Больше людей не значит быстрее. Меньше сотрудников выше уровнем = выше скорость принятия решений и разработки = выше ROI = больше пространства для инноваций и поиска точек роста бизнеса.
Вероятно, это не универсальная истина и могут быть разные конфигурации бизнеса, культуры компании и целей, но на моём опыте вывод довольно однозначный.
Если не согласны — с удовольствием подискутирую.
Комментарии (13)
AndruxaBS
19.05.2026 09:07А вот подискутирую раз просят. В описанном случае какого то сложного стартапа я полностью согласен с автором. Лучше 4 сеньора, чем 12 мидлов и по качеству и по деньгам (джуны вообще скорей всего не справятся с ними сравнивать даже не нужно). Но не все стартапы сложные. Если рассмотреть массовую народную разработку, то бишь обычный сайт(без всяких миллионов товаров, гиперсложных систем и тыщи пользователей в секунду) для малого-среднего бизнеса. То там проект на 90%-100% состоит из рутины, с которой мидл вполне себе справится с той же скоростью и качеством что сеньор. Тогда зачем платить постоянно больше? Ведь сеньор меньше брать не станет от того что делает работу уровня мидла, как и мидл не берёт меньше когда делает работу уровня джуна (это как будто вообще главная причина приема на работу джунов). Максимум 1 сеньор на какие то сложные затыки в размере 5%-10% проекта если они есть.
Dimzoner Автор
19.05.2026 09:07Отличный пример того, что я действительно не учёл в посте. Согласен, в задачах стандартизированной рутины насыщенность синьорами не нужна, и экономика команды может быть совсем другой.
Думаю, мой взгляд сильно искажён тем, что мне по работе постоянно приходится запускать новые продукты и направления в условиях высокой неопределённости. А в таких задачах ценность сильных автономных инженеров резко возрастает.
k-zet
19.05.2026 09:07только все забыли, что если джуны не будут работать и стремиться что-то делать, не будут появляться новые синьоры
WhiteBehemoth
19.05.2026 09:07ну тут как бы очевидно, что в перспективе команда Y будет иметь 4 команды "сеньёров" и они смогут параллельно вести несколько проектов. Дальше начинается куча "если... (будут проекты, команды не разбегутся и т.п.")
Dimzoner Автор
19.05.2026 09:07Не соглашусь.
Не любой опыт автоматически масштабируется в экспертизу, и команда, которая 15 месяцев делает AI-wrapper вокруг готового API, не обязательно через пару лет превратится в 4 сильные AI-команды.
Всё-таки очень большой технологический разрыв между API-интеграциями и самостоятельной разработкой / дообучением моделей, inference, ML-ops, оптимизацией.
Поэтому я бы скорее смотрел на то, накапливает ли команда настоящую инженерную экспертизу и способность решать всё более сложные задачи.
WhiteBehemoth
19.05.2026 09:07если это молодые специалисты с базовыми знаниями в разработке, то год с лишним возни с AI должен дать огромный прирост к экспертизе в практической работе с AI. Что работает хорошо, что нет, какая обвязка и где нужна и т.п.
У меня было два стажера в эпоху ИИ агентов (один в 25, второй в 26 годах) и стажеры ранее. Это разные уровни задач, которые можно было им давать и разная скорость роста их экспертизы в рамках проекта.
Я не возьмусь предсказать, насколько быстрее нынешние новички будут способны на самостоятельные (пусть и с помощью ИИ) архитектурные решения, но по субъективным ощущениям, время взросления сократилось.
Viacheslav01
19.05.2026 09:07LLM из пальца высосала примеры, стоит ли на их примере, что то обсуждать?
atues
На самом деле выигрыш еще существеннее. Когда в команде 15 джунов, то хочешь не хочешь, а их работу надо направлять и координировать, ибо сами они с этим не справятся. Так появятся менеджеры, аналитики и ценник вырастет. Да и сроки, скорее всего
Dimzoner Автор
Абсолютно согласен. Я просто не стал отдельно расписывать стоимость координации.
Менеджерить 15 джунов год — это отдельная задача со звёздочкой. А сильные senior-команды часто работают с высокой степенью самоорганизации — контроль требуется минимальный.