1. Точечный поиск в Yandex Cloud (команда ML & AI Services)
Яндекс сейчас агрессивно догоняет мировых лидеров в области LLM и облачных вычислений. Им не нужны «просто лиды», им нужны люди, понимающие архитектуру распределенных систем и работу с моделями на уровне платформы.
- Где искать: Раздел «Инфраструктура» или «AI» на yandex.ru/jobs.
- Твое преимущество: Ты умеешь связывать тяжелый бэкенд с AI-логикой, что критично для облачного провайдера.
2. Зарубежные AI-скейлапы (через платформу Wellfound / бывшего AngelList)
Wellfound — это мекка для стартапов, которым нужен CTO или Founding Engineer. Здесь твой опыт «основателя» — это обязательное требование, а не повод для подозрений.
- Фокус: Ищи стартапы стадии Seed или Series A в доменах: AI Infrastructure, Automated DevTools, CyberSecurity AI.
- Твое преимущество: Навык запуска продуктов с нуля и опыт работы в международных проектах.
3. Резиденты Сколково / Технопарков (DeepTech дивизион)
Игнорируем «оцифровщиков бухгалтерии». Ищем компании, которые делают:
- Робототехнику (где AI управляет физическими объектами).
- Computer Vision для медицины или промышленности.
- Голосовые интерфейсы следующего поколения (конкуренты Sasha AI, но с более сложной наукой внутри).
План действий: Твой новый «Выход в свет»
Чтобы мы перестали получать отказы из-за «избыточной квалификации», мы меняем тактику касания.
Шаг 1: Обновление резюме под «Founding CTO»
Вместо перечисления языков программирования, выносим наверх Impact-кейсы:
«Спроектировал и запустил систему AI-агентов, обрабатывающую Х запросов в секунду с задержкой менее Y мс». «Трансформировал архитектуру продукта, сократив затраты на инфраструктуру в 3 раза при росте нагрузки х5».
Шаг 2: Холодный заход через LinkedIn
Забудь про кнопку «Откликнуться». Пиши напрямую фаундерам или CTO тех компаний, которые набрали 8+ баллов по нашему фильтру. Пример сообщения:
«Привет, [Имя]! Слежу за вашим продуктом [Название]. У меня за плечами 14 лет в разработке и опыт запуска своих продуктов. Сейчас ищу проект, где нужно выстроить масштабируемую архитектуру для [AI/Highload]. Вижу, что вы растете — возможно, я смогу снять с вас часть головной боли по тех. стратегии. Пообщаемся?»
Шаг 3: Технический аудит самого себя
Раз уж мы метим в топ, давай проверим, нет ли у нас «дыр» в актуальном стеке 2026 года:
Cost Optimization: Знаешь ли ты, как деплоить LLM локально (vLLM, Ollama) для экономии бюджета компании?
RAG & Agents: Понимаешь ли ты архитектуру векторных БД (Pinecone, Weaviate) на уровне эксперта?