Как найти инженера, который строит системы, а не только пишет код?
Самое интересное, что происходит сейчас с разработкой, — это даже не скорость. Скорость все уже получили. Сдвинулось другое: раньше тяжело было построить, теперь построить легко, а тяжело — чтобы построенное было кому держать.
Я вижу это во всё большем числе команд, с которыми разговариваю. Сценарий почти всегда один. Фаундер за выходные собирает на вайбкодинге работающий прототип, показывает инвестору, выкатывает первым клиентам. Быстро, красиво, без подвоха. Подвох приходит через полгода. Продукт оброс фичами, которые целиком уже никто не держит в голове, тесты обещали написать «потом» и не написали, архитектуру никто не закладывал — потому что её и не было. Был поток сгенерированного кода, который работал ровно до первого нетривиального бага. И в одно утро компания обнаруживает, что прод есть, а человека, способного в нём жить, — нет. А залить вайбкодинговый пожар ещё бóльшим вайбкодингом не выйдет.
Тут и вылезает ловушка найма. Кажется, что нужен «AI-инженер, который быстро пишет». Таких теперь миллион. Они этот долг и наработали. А нужен другой, редкий тип — кто строит систему поверх агентов: спеки, принудительные тесты, харнес, через который агенты сами ходят за контекстом. Чтобы скорость не превращалась в долг. И вот беда: на резюме эти двое неотличимы. И тот, кто оставил после себя слоп, и тот, кто бы его не допустил, пишут одно и то же — «Cursor, Claude Code, AI-driven SDLC».
Отсюда две неприятные вещи. Первая: такой человек не заведётся внутри команды, которая слоп и написала. Это не навык на пару спринтов, это другой угол зрения на работу — либо человек принёс его с собой, либо нет. Вторая: обычным посевом вакансии его не достать. Он не откликается на «Senior AI Engineer, $200k», а обычный рекрутер принесёт вам ещё пятерых тех же, кто умеет быстро генерить, но не держать систему. В его чек-листе просто нет графы «строил процесс, а не фичи».
Находит таких только тот, кто сам понимает разницу между «пишет с помощью AI» и «строит систему, которая пишет», и смотрит не на стек в резюме, а на то, как человек думает про архитектуру.
Из тех, кого я знаю, так умеет мой друг Майк (@mikevolkov) — закрывает AI позиции там, где у обычных агентств не выходит. Нужно прямо сейчас нанять такого человека — пишите ему, это ровно его работа. Хотите сначала посмотреть, как он это делает, — у него есть пара свежих кейсов про это: процесс, финалисты, обезличенные резюме и разбор, кого и почему взяли. Напишите, пришлёт. А если просто любопытно следить, как AI перекраивает рынок инженерного труда, — подпишитесь на канал @huntermikevolkov.
#реклама
Я вижу это во всё большем числе команд, с которыми разговариваю. Сценарий почти всегда один. Фаундер за выходные собирает на вайбкодинге работающий прототип, показывает инвестору, выкатывает первым клиентам. Быстро, красиво, без подвоха. Подвох приходит через полгода. Продукт оброс фичами, которые целиком уже никто не держит в голове, тесты обещали написать «потом» и не написали, архитектуру никто не закладывал — потому что её и не было. Был поток сгенерированного кода, который работал ровно до первого нетривиального бага. И в одно утро компания обнаруживает, что прод есть, а человека, способного в нём жить, — нет. А залить вайбкодинговый пожар ещё бóльшим вайбкодингом не выйдет.
Тут и вылезает ловушка найма. Кажется, что нужен «AI-инженер, который быстро пишет». Таких теперь миллион. Они этот долг и наработали. А нужен другой, редкий тип — кто строит систему поверх агентов: спеки, принудительные тесты, харнес, через который агенты сами ходят за контекстом. Чтобы скорость не превращалась в долг. И вот беда: на резюме эти двое неотличимы. И тот, кто оставил после себя слоп, и тот, кто бы его не допустил, пишут одно и то же — «Cursor, Claude Code, AI-driven SDLC».
Отсюда две неприятные вещи. Первая: такой человек не заведётся внутри команды, которая слоп и написала. Это не навык на пару спринтов, это другой угол зрения на работу — либо человек принёс его с собой, либо нет. Вторая: обычным посевом вакансии его не достать. Он не откликается на «Senior AI Engineer, $200k», а обычный рекрутер принесёт вам ещё пятерых тех же, кто умеет быстро генерить, но не держать систему. В его чек-листе просто нет графы «строил процесс, а не фичи».
Находит таких только тот, кто сам понимает разницу между «пишет с помощью AI» и «строит систему, которая пишет», и смотрит не на стек в резюме, а на то, как человек думает про архитектуру.
Из тех, кого я знаю, так умеет мой друг Майк (@mikevolkov) — закрывает AI позиции там, где у обычных агентств не выходит. Нужно прямо сейчас нанять такого человека — пишите ему, это ровно его работа. Хотите сначала посмотреть, как он это делает, — у него есть пара свежих кейсов про это: процесс, финалисты, обезличенные резюме и разбор, кого и почему взяли. Напишите, пришлёт. А если просто любопытно следить, как AI перекраивает рынок инженерного труда, — подпишитесь на канал @huntermikevolkov.
#реклама
e/acc
240 публикаций на visbl.me
Пишу про будущее: AI, web3, технологии и общество. Ускоряемся. Автор: @sgershuni Инвестирую: cyber.fund Построил: Credentia, Deep Skills, Codex Town
Связанные темы
Читать далее
по сети ходят мем (который вероятно не только мем) о том как инженер убрал со стола клавиатуру и работает с одним только...
e/acc·
Как защитить бизнес в условиях снижения стоимости софта?
e/acc·
Как заменить фитнес приложение бесплатными ресурсами?
e/acc·
Что нового в GPT-5.6 от OpenAI?
e/acc·
Как использовать ИИ для оптимизации SEO и автоматизации процессов?
e/acc·
Как ИИ меняет рынок софтверных стартапов в 2026 году?
e/acc·
💬Discussion (46)