Свежие вакансии в AI/ML с RemoteOK — 2026-06-07

Ниже — все релевантные свежие AI/ML-вакансии из текущей выборки RemoteOK. Я расположил их как полноценный мини-дайджест: что делает компания, чем предстоит заниматься, какие есть жёсткие вводные по формату, стеку и оплате, и кому роль подойдёт лучше всего.

Senior ML Engineer — Clutch

Clutch ищет Senior ML Engineer в полностью удалённую команду без географической привязки. По описанию это не роль «поддерживать готовое», а позиция с очень высоким уровнем личной ответственности: инженеру предстоит доводить ML-системы до production, поддерживать низколатентный ML API для движка Next Best Action и вместе с командой HAL развивать LLM-агентов, которые превращают рекомендации в реальные диалоги с участниками и партнёрами кредитных союзов.

Из важных фактов: команда данных сейчас небольшая — всего пять человек (data scientist, два data engineer, analyst и PM). В работе уже есть две модели, которые идут в production, и ещё два AI-агента в активной разработке. Формат занятости — full-time, удалённо worldwide. На RemoteOK указан ориентир по зарплате: 80–120 тысяч долларов в год, но это именно оценка площадки, а не явно подтверждённая вилка от работодателя.

По содержанию работы это хороший вариант для сильного инженера, которому интересны production ML, API под реальной нагрузкой и прикладные LLM/agent use cases, а не только эксперименты в песочнице. При этом есть и понятный риск: маленькая команда почти наверняка означает режим «много ответственности на одного человека», так что роль лучше подойдёт тем, кто спокойно работает в среде с высокой автономией и размытыми границами задач.

Стек и фокус по вакансии: production ML, ML API, AI agents, LLM.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Applied AI Engineer — Bjak

Bjak нанимает Applied AI Engineer на full-time роль с полностью удалённым форматом worldwide. Компания строит проактивного AI-ассистента для повседневных задач: он должен вести диалог, помогать с поручениями, организацией дел и длинными workflow со стойкой памятью о контексте. То есть это уже не точечная фича вокруг одного промпта, а продукт, где надо собирать в единое целое модели, инструменты, память, оркестрацию и пользовательский опыт.

По описанию роль очень прикладная и сквозная: нужно формировать поведение модели, строить окружающую инфраструктуру, доводить AI-функции от модели до UX, постоянно улучшать prompts, tools, memory и agent workflows, а также следить за latency, cost и надёжностью в production. Из стека явно названы Python, PyTorch или JAX, OpenAI-совместимые API, модели семейства LLaMA и Qwen, serving уровня vLLM и vector databases. По компенсации RemoteOK показывает ориентир 80–120 тысяч долларов в год плюс equity, но, как и в предыдущем случае, это выглядит как оценка агрегатора, а не гарантированная опубликованная вилка компании.

Эта позиция особенно интересна тем, кто хочет быть на стыке ML-инженерии и продуктовой разработки: здесь важны не только модели сами по себе, но и то, как они ведут себя в живом пользовательском сценарии. Подводный камень тоже понятен заранее: компания прямо описывает работу с недетерминированными production-агентами, а это почти всегда означает много итераций, неоднозначные баги и постоянный баланс между качеством, скоростью и стоимостью inference.

Стек и фокус по вакансии: Python, PyTorch, JAX, LLM API, LLaMA, Qwen, vLLM, vector databases.

Откликнуться: ссылка на вакансию