Усилить команду, найти умных и скилловых специалистов в AI-стартап.

О компании:

Sema - американский AI-стартап, развивающий технологическую платформу на стыке software engineering, data-аналитики и инвестиционного анализа.

Продукт компании помогает бизнесу глубже понимать собственные IT-продукты через призму кода. Sema анализирует кодовую базу и превращает сложные инженерные данные в понятные бизнес-инсайты, доступные как разработчикам, так и нетехническим стейкхолдерам.

Ключевое направление - Codebase Scans: комплексный анализ кода, который позволяет оценить качество и поддерживаемость системы, технический долг, безопасность, риски, связанные с интеллектуальной собственностью, эффективность инженерных процессов и команды.

Эти данные используются не только инженерами, но и инвесторами и фондами для проведения технического due diligence при M&A сделках.

Отдельный фокус - влияние AI на разработку. Решения Sema позволяют отслеживать использование генеративного ИИ в коде и управлять связанными рисками. По сути, Sema выступает “переводчиком” между инженерией и бизнесом, делая технологические активы компании измеримыми и управляемыми.

Проблема

На этапе активного роста команда Sema столкнулась с рядом системных сложностей в найме.

Ключевая проблема заключалась в том, что профиль кандидата был узким и нетипичным для рынка:

• требовался сильный backend/engineering бэкграунд;
• понимание продуктового контекста;
• и, в ряде случаев, опыта работы с AI или смежными технологиями.

Такие специалисты редко находятся в открытом поиске, а их количество на рынке ограничено.

Дополнительно:

• стандартные каналы поиска не давали стабильного результата;
• время на закрытие вакансий увеличивалось;
• значительная часть процессов ложилась на Head of Engineering и других топ-менеджеров.

Это приводило к высокой нагрузке на ключевых сотрудников, замедлению найма и рискам для продуктового и технического развития.

В определённый момент стало очевидно, что внутренними ресурсами закрыть потребность в найме на необходимом уровне качества и скорости невозможно, и команда приняла решение привлечь внешнего партнера.

Решение

Как Sema начали работать с Geekfactor?

Сотрудничество с Sema началось через Стаса Змиева (Head of Engineering, Sema), который уже имел опыт взаимодействия с Geekfactor и был хорошо знаком с подходом агентства к найму.

В процессе масштабирования команды в Sema компания столкнулась с необходимостью быстро находить сильных специалистов в условиях дефицитного рынка. Внутренних ресурсов для стабильного закрытия таких позиций оказалось недостаточно, процесс требовал значительного вовлечения инженерного менеджмента и не давал предсказуемого результата.

На этом этапе было принято решение подключить внешнего партнёра.

При выборе агентства ключевую роль сыграли:

• прозрачный и структурированный подход к работе;
• умение точно интерпретировать требования бизнеса;
• опыт подбора специалистов для продуктовых и стартап-команд.

Geekfactor рассматривался не просто как источник кандидатов, а как партнёр, способный выстроить системный процесс найма под задачи быстро растущей AI-компании.

Хотим привести особенно запоминающиеся примеры по найму в Sema, которыми мы гордимся.

Пример 1. О важности выстраивания доверительных отношений - со стороны клиента и со стороны кандидата.

Наш рекрутер, Екатерина Гакшта, нашла очень сильного и умного Python-разработчика и запроцессила его в один американский стартап, который также был нашим клиентом. Отдельно хотим отметить: у кандидата были потрясающие софт-скиллы, и рекрутеру удалось выстроить с ним отличную коммуникацию, основанную на доверии и уважении.

Кандидат успешно прошел все этапы интервью, клиент очень высоко оценил его уровень, и в итоге ему выставили оффер, который он принял. Он успешно прошел испытательный срок, и клиент был действительно доволен этим закрытием.

Спустя несколько месяцев кандидат снова связался с Екатериной, и сообщил о сокращении в компании. Он уточнил, есть ли у нас предложения, которые он мог бы рассмотреть.

На тот момент мы как раз работали с Sema - они искали похожих по профилю специалистов, но именно в этот период найм был приостановлен. Тем не менее, мы решили, что такого кандидата нельзя упускать и что стоит попробовать помочь ему с трудоустройством. Мы вышли на нанимающего менеджера и предложили рассмотреть его как сильного и уже проверенного кандидата, которого мы ранее процессили.

Здесь важно отметить, что с Sema у нас была выстроена прозрачная и дружелюбная коммуникация, что напрямую повлияло на уровень доверия к нам. В итоге компания согласилась рассмотреть кандидата даже при условии холда позиции.

Мы договорились, что кандидат пройдет процесс без этапа HR-скрининга и сразу перейдёт к техническому интервью, чтобы сэкономить время. К тому же мы уже знали, что это сильный метч и кандидат отлично подходит, поскольку ранее с ним плотно работали. Нанимающий менеджер был не против: он доверял нашей оценке и придерживался подхода, что действительно умные кандидаты встречаются не так часто.

В результате кандидат прошел все этапы всего за 5 рабочих дней, а путь от первого шага до оффера занял одну неделю. Оффер был принят, и кандидат практически сразу вышел на работу.

Недавно мы получили очень приятные отзывы о его работе со стороны Sema и это, конечно, не может не радовать :)

Что здесь сработало:

• Клиент, который нам доверял.
• Сила нетворкинга, выстраивание доверительных отношений с обеими сторонами и проактивность со стороны рекрутера.
• Сам кандидат, который захотел вернуться к процессу с нами и воспринимал нас, как доверенных партнеров с классными возможностями.

Пример 2. Как мы наняли специалиста из Perplexity и кандидат прошел все этапы интервью за 5 дней.

Для Sema было важно нанять кандидата с передовой экспертизой в AI, желательно из топовой AI-компании - это было необходимо с точки зрения перспектив развития компании. Мы, конечно, были сфокусированы на этом и проводили поиски точечно по компаниям, однако, как правило, такие кандидаты были довольны своим текущим местом работы и не планировали выходить на рынок труда.

Сложность также заключалась в том, что англоязычные кандидаты не всегда оперативно и активно реагировали на наши предложения (в то время как русскоязычные кандидаты, как правило, отвечали быстрее), а в подобных компаниях их было подавляющее большинство.

Однако в процессе поиска нашей HRD Василисе Баулиной удалось “выловить” русскоговорящего кандидата, который работал в Perplexity, но уже покинул компанию и вышел на рынок труда. Он с радостью согласился пообщаться, поскольку был заинтересован в дальнейшем развитии в AI-сфере.

Мы оперативно провели HR-скрининг с данным кандидатом и направили его в компанию.

После отправки кандидата мы получили очень эмоционально позитивную реакцию со стороны Head of Engineering - уровень кандидата и его опыт в AI-компании сразу выделили его как одного из самых сильных в пайплайне.

Этот кандидат прошел все этапы интервью всего за 5 дней, поскольку и компания, и сам кандидат были действительно заинтересованы в процессе. Далее кандидат также оперативно принял оффер, и процесс завершился максимально быстро и эффективно.

Недавно мы получили фидбек по этому кандидату - Head of Engineering отдельно отметил его высокий уровень интеллекта и одновременно ответственный подход к работе.

Отзыв Head of Engineering, Sema.

Василиса (HRD, Geekfactor) проводила интервью со Стасом Змиевым, в рамках которого получила отзывы о работе с нашей компанией:

“Мне всегда нравилось работать с Geekfactor - минимум недопониманий и прозрачный процесс. Ваш подход к брифам я практически не встречал на рынке.”

“За этот год я работал примерно с 20 агентствами. В большинстве случаев непонятно, какие критерии они используют и как оценивают кандидатов. У вас это прозрачно и это большое преимущество.”

“Кандидаты от Geekfactor были самыми релевантными. Когда мы меняли требования, вы быстро адаптировались. Это звучит как базовая вещь, но на рынке это большая редкость.”

В чем преимущество Geekfactor перед другими рекрутинговыми агентствами?

Стас выделил как преимущество то, что мы всегда стараемся подтвердить наше понимание требований к позиции у клиента, поскольку это очень сильно помогает коммуникации и комфортному сотрудничеству. Также он отметил умение слушать и слышать то, что клиент хочет получить в итоге.

Важно точно уловить реальный портрет кандидата, а не подменять его «универсальными» критериями высокого уровня. На практике это часто проявляется в том, что агентства ориентируются на формальные маркеры - опыт в крупных компаниях или образование в топ-вузах и, например, предлагают AI-стартапу ML-инженеров или кандидатов из Google и Harvard University просто потому, что это воспринимается как сильный профиль.

Однако такие кандидаты не всегда соответствуют реальным задачам и ожиданиям стартапа, ни по типу опыта, ни по рабочему стилю, ни по мотивации. В результате возникает разрыв между формально «сильным» резюме и фактическим попаданием в роль.

Мы в Geekfactor четко ориентируемся на запрос клиента и не подменяем критерии поиска, а улавливаем портрет кандидата, который хотела бы видеть сама компания.

Полное интервью “Как устроен найм в AI-компаниях?” вместе с Стасом Змиевым можно посмотреть тут.

Почему наше сотрудничество с Sema эффективно?

Продуктивность работы - это не случайность, а результат выстроенной модели взаимодействия и доверительных отношений с клиентом.

1. Партнерский формат работы.

Мы не просто закрываем вакансии, а выступаем как бизнес-партнер для клиента - участвуем в обсуждении портрета кандидата, даем обратную связь по рынку и влияем на процесс найма.

2. Высокий уровень доверия.

Клиент готов рассматривать кандидатов вне стандартного процесса, по нашим рекомендациям готов гибко подходить к процессу найма, прислушивается к нашей оценке, мнению и быстрее принимать решения. Эти факторы напрямую влияют на скорость и качество найма.

3. Точная работа с портретом кандидата.

Мы не уходим в “универсально сильные профили” и не подменяем требования, а также адаптируем поиск под текущие задачи бизнеса.

4. Гибкость и скорость.

Мы быстро реагируем на изменение требований, которые поступают от клиента и тем самым меняем наш вектор поиска кандидатов, чтобы до клиента доходили самые релевантные. А также умеем ускорять процесс посредством прозрачной коммуникации с клиентом и работаем с каждым кандидатом персонализировано.

5. Сильный нетворк и работа с пассивным рынком.

Одной из наших главных задач является выстраивание дружелюбных отношений с кандидатами, которые после опыта коммуникации с нами готовы вернуться и пройти процесс найма через нас еще раз, а также делятся с нами рекомендациями своих коллег и знакомых.

Мы приверженцы работы на качество, а не на количество, поэтому наш поиск не является “массовым” и мы почти не работаем с откликами, вместо этого выстраиваем стратегию поиска под каждую вакансию и ищем точечно под портрет кандидата, используя не только джоб-борды, но и нетривиальные варианты поиска.

Итог.

Сотрудничество с Sema - это хороший пример того, как найм перестает быть “функцией подбора” и становится частью бизнес-процесса.

За время работы нам удалось не просто закрыть ряд сложных позиций, а выстроить предсказуемый и управляемый процесс найма в условиях дефицитного рынка. При этом ключевую роль сыграла не скорость сама по себе, а сочетание скорости, качества и точного попадания в профиль.

Важно, что результат здесь - это не только цифры по закрытым вакансиям, а снижение нагрузки на менеджмент, более быстрые решения по кандидатам и возможность для команды сфокусироваться на развитии продукта, а не на постоянном поиске.

Отдельно хочется отметить уровень доверия, который сложился в процессе работы. Именно он позволял ускорять процессы, гибко подходить к найму и принимать нестандартные, но точные решения, как со стороны клиента, так и с нашей стороны.

Для нас это кейс про то, что даже в узком и сложном рынке можно стабильно находить сильных специалистов, если есть четкое понимание реального портрета кандидата, выстроена прозрачная коммуникация и обе стороны работают как партнеры, а не как заказчик и подрядчик.

Не менее важно, что это кейс про долгосрочное сотрудничество, которое продолжает развиваться.

Результаты

Закрытые вакансии:

• Senior Python developer - 4
• AI Engineer - 1
• Technical Product Manager - 1
• Fullstack developer - 1

В среднем 1 закрытие по времени занимало 1 месяц, но есть кейсы закрытия за неделю.

И работа с компанией продолжается…