Три позиции для инженеров, которым интересны работающие модели и сложная инфраструктура. Свежесть относится к карточкам MoAIJobs: у Wayve и Zoox указано 16 октября 2026 года, у Glean при сборе стояла отметка «один день назад». Это не независимо подтверждённые даты исходных объявлений работодателей. Голосов и рейтингов нет, поэтому порядок редакционный: первой идёт вакансия с раскрытой зарплатой.

Glean: инженер машинного обучения для корпоративных знаний

Glean создаёт корпоративный поиск, помощника и агентов, использующих внутренние знания компаний. Команда Enterprise Brain ищет специалиста, который поможет системе предугадывать задачи сотрудника, персонализировать результаты и согласовывать работу агентов. Значительная часть работы связана с графами знаний, обработкой данных, дообучением моделей и обучением с подкреплением.

Условия: базовый оклад 200–280 тысяч долларов США в год, гибридный график в Маунтин-Вью с четырьмя днями в офисе каждую неделю. Возможны доля в компании и дополнительные выплаты, но их состав зависит от роли. Международной удалённой работы здесь нет.

Что потребуется:

  • От шести лет опыта машинного обучения.
  • Профильное высшее образование.
  • Опыт вывода моделей в эксплуатацию.
  • Владение TensorFlow либо PyTorch.
  • Умение строить масштабируемую оценку качества данных и результатов моделей.

Из льгот названы медицинское страхование, пенсионный план, отпуск, выплаты на домашнее рабочее место, обучение и здоровье, а также обеды.

Кому подойдёт: опытному прикладному инженеру, которому интересны персонализация и качество корпоративных агентов. Важно не принять выплату на домашнее рабочее место за свободный удалённый график: офисная неделя остаётся почти полной.

Откликнуться: карточка Glean на MoAIJobs.

Wayve: старший инженер машинного обучения для помощи водителю

Wayve разрабатывает ИИ для автономного вождения и систем помощи водителю. Здесь работа сосредоточена на том, как автомобиль видит и понимает окружающее пространство: от распознавания полос, знаков и светофоров до отслеживания объектов и восстановления трёхмерной сцены.

Предстоит обучать модели компьютерного зрения, строить масштабируемую автоматическую разметку, анализировать ошибки и готовить решения к автомобильной эксплуатации. При подготовке данных используются в том числе лидары, карты и последующие кадры; при запуске моделей нужно учитывать задержки и доступные вычисления.

Условия: полная занятость, Лондон, гибридный формат. Число офисных дней и зарплатная вилка не раскрыты. Указаны доля, бюджет на обучение, страхование, а также помощь с переездом и визой там, где она применима. Последнее не является гарантией поддержки каждому кандидату.

Ключевые требования:

  • Опыт выпуска прикладных систем глубокого обучения для компьютерного зрения.
  • Знание трёхмерного восприятия: геометрии нескольких камер, лидаров либо реконструкции сцен.
  • Способность самостоятельно вести разработку и оценку от постановки задачи до работающей системы.
  • Автомобильный опыт желателен, но не обязателен.

Отбор включает разговор с рекрутером, программирование и проектирование систем, углублённое техническое интервью и оценку соответствия ценностям компании. Конкретные программные библиотеки в собранных сведениях не названы.

Кому подойдёт: самостоятельному инженеру восприятия, готовому отвечать за полный цикл. Компания предупреждает, что процессы ещё формируются: для одних это пространство влияния, для других — нежелательная неопределённость.

Откликнуться: карточка Wayve на MoAIJobs.

Zoox: инженер по производительности обучения моделей

Zoox создаёт беспилотные роботакси. Команда платформы машинного обучения ищет инженера, который будет ускорять и удешевлять обучение мультимодальных моделей, включая модели, объединяющие зрение, язык и действия. Здесь ценность специалиста определяется пониманием вычислительных ограничений, а не только умением применять готовую модель.

В повседневную работу входят распределённое обучение, распараллеливание данных и вычислений, смешанная точность, сохранение промежуточных состояний для работы с градиентами и собственные вычислительные ядра для графических ускорителей. Придётся искать узкие места от компилятора до сети кластера, оптимизировать обучение с подкреплением и подтверждать ускорения измерениями.

Условия: полная занятость, Фостер-Сити в Калифорнии. Удалённый формат не заявлен. Числовой зарплатной вилки в прочитанной карточке нет; формальный список требований отображается неполно, поэтому точный минимальный стаж и требования к образованию неизвестны.

Помимо оклада названы акции Amazon с ограничениями на продажу, права на прирост стоимости акций Zoox, возможная выплата при найме, страхование и отпуска. Конкретные суммы этих выплат не приведены.

Кому подойдёт: инженеру вычислительной инфраструктуры обучения, которому комфортно работать вместе с исследователями, специалистами по данным и оборудованию. Перед дальнейшими этапами стоит уточнить требования, режим присутствия и оплату: опубликованной информации для полного сравнения предложения недостаточно.

Откликнуться: карточка Zoox на MoAIJobs.