В карточках TopGenAIJobs эти вакансии отмечены как опубликованные сегодня или вчера относительно проверки источников. Сопоставимых голосов и оценок нет, поэтому порядок редакционный: сначала инфраструктурная роль, затем стажировка и работа на стыке моделей и финансовых данных. Все три карточки указывают офисный формат; подтверждённой удалённой работы в материалах нет.

Terablocked: старший инженер ИИ, Хайдарабад

Teradata развивает аналитическую платформу с генеративным ИИ поверх корпоративных данных. Здесь предстоит строить многопользовательскую среду агентов: планирование, память, вызовы инструментов, взаимодействие агентов и изолированное выполнение задач с участием человека. Важны защищённое подключение внешних сервисов, размещение моделей, распределение запросов, ограничения расходов и проверка качества.

Нужны минимум пять лет разработки и два года создания промышленных приложений на языковых моделях, профильное образование и опыт надёжных облачных сервисов. В технологическом наборе названы Python, LangChain, LangGraph, AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, Terraform, vLLM, Triton, OpenTelemetry, Java и Go. Дополнительным преимуществом будут дообучение, ускорение моделей и аналитические хранилища.

Занятость полная, место — Хайдарабад. Описание упоминает гибкую модель работы и сотрудничество индийской команды с Кремниевой долиной, но это не подтверждение удалённого договора. Прямо предусмотрены мониторинг, дежурства, изоляция клиентов, контроль доступа и аудит.

Показанные площадкой 36,1–48,2 тысячи долларов в год — оценка, а не подтверждённая зарплата. Доля в компании и визовые условия не раскрыты. Роль интересна разработчику, которому близки безопасность и эксплуатация: одной эффектной демонстрации агента для такого набора обязанностей недостаточно. До отклика полезно оценить готовность к дежурствам и работе между командами.

Откликнуться: вакансия Teradata.

Techolution: стажировка по ИИ, 0–1 год опыта

Techolution ищет стажёра для прикладных решений: писать Python для обучения и оценки моделей, подключать генеративный ИИ к бизнес-задачам, улучшать запросы и строить ответы с поиском по документам. Дополнительно упоминаются обработка языка, чат-боты и системы, работающие с несколькими видами данных.

Основные требования — Python, основы машинного и глубокого обучения, понимание языковых моделей и соответствующих библиотек. Docker, облачное размещение моделей и векторные базы данных названы желательными навыками. Формат — офис в Хайдарабаде, заявленный опыт — от нуля до года.

В описании подчёркнуты самостоятельность, ответственность и рабочая дисциплина. При этом не указаны продолжительность стажировки, устройство наставничества и возможность перехода в штат. Оценка площадки в 4,8–10,8 тысячи долларов в год не подтверждает реальное вознаграждение.

Это возможная точка входа для начинающего специалиста с собственными практическими проектами. Главный вопрос к условиям — сколько в стажировке обучения и поддержки, а сколько самостоятельной производственной работы; опубликованных сведений для ответа недостаточно.

Откликнуться: стажировка Techolution.

FactSet: инженер Python и машинного обучения, 3–5 лет опыта

FactSet работает с финансовой аналитикой. Инженеру предстоят обучение и дообучение языковых моделей, обработка данных, различение неоднозначно названных сущностей, анализ рисков в реальном времени и поиск аномалий. Предусмотрено взаимодействие с продуктовыми командами и наставничество младших коллег.

Требуются три–пять лет профессионального опыта в машинном обучении, Python и инженерии данных, профильное образование и умение доводить исследования до работающих решений. Основной набор: Databricks, Spark, PySpark, Delta Lake, MLflow, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch, FastAPI и Flask. Также перечислены AWS, Azure, Google Cloud, Docker, Kubernetes, Kafka и Airflow.

Занятость полная, формат офисный. География в карточке обозначена как Индия без конкретного города. Из льгот названы медицинское страхование, страхование жизни и нетрудоспособности, пенсионные накопления, программа покупки акций и выделенное время на обучение.

Оценка 25,3–39,8 тысячи долларов в год принадлежит площадке, а не работодателю. Переезд и визовая поддержка не раскрыты. Вакансия выглядит подходящей для специалиста, которому одинаково интересны модели и инфраструктура данных: заметная часть результата будет зависеть от качества обработки финансовой информации, а не только от выбора модели. Географию офиса стоит уточнить до планирования переезда.

Откликнуться: вакансия FactSet.