В условиях стремительного развития AI-технологий рынок испытывает острую нехватку узкоспециализированных профи, особенно в таких нишах, как обработка естественного языка (NLP) и разметка данных (MarkUp). Компаниям сложно привлекать молодых профессионалов, готовых быстро интегрироваться в сложные процессы разработки AI-продуктов. Кроме того, необходимо формировать сильный HR-бренд, чтобы выделяться среди конкурентов и привлекать таланты в высококонкурентной среде.

Так появилась задача: создать инструмент для привлечения и обучения молодых специалистов в области AI, который позволит не только развить их навыки в NLP и MarkUp, но и укрепить позиции red_mad_robot как лидера в AI-разработке. Проект AI-буткемп был запущен как образовательная платформа, направленная на вовлечение перспективных кандидатов, развитие их компетенций и формирование постоянного потока соискателей в команду AI.

Программа объединила 80% практических задач, менторские сессии с экспертами red_mad_robot и разработку пет-проектов, таких как чат-боты. Участники могли погрузиться в реальные процессы работы с AI, получить востребованные навыки и сертификат, а лучшие — шанс присоединиться к команде. Буткемп также стал платформой для продвижения уникальных компетенций компании, включая созданную red_mad_robot специализацию MarkUp, и укрепления HR-бренда на рынке.

При небольшом бюджете (80 000 рублей) команда построила программу: от маркетинговой стратегии до интерфейса лендинга, от матриц компетенций до оценки заявок.  

Мир ответил, и за время проведения AI-буткемпа было получено 435 заявок, из которых отобрали 24 участника (по 12 на каждое направление). Медийный охват составил 145 000+. Участники создали 108 тестовых работ и разработали пет-проекты, которые пополнили их портфолио. Производственная команда red_mad_robot AI пополнилась 4 специалистами. 

AI-буткемп создан для тех, кто хочет развиваться, создавать и работать на реальных задачах. Проект трансформировал HR-бренд: red_mad_robot не просто нанимает, он выращивает. Это история про смелость формировать экспертизу, где раньше её не было, и о будущем, которое строится руками — на GPU и UX одновременно.