В переданных карточках TopGenAIJobs все три вакансии были отмечены как опубликованные сегодня. Это отметка площадки на момент сбора, а не независимое подтверждение даты открытия позиции. Показателей голосования нет: начнём с роли с наиболее широким кругом ответственности. Все предложения связаны с Хайдарабадом; подтверждённой удалённой работы в этой подборке нет.

Terablocked: ведущий инженер платформы ИИ

Teradata развивает облачную аналитическую платформу с языковыми моделями и агентами. Здесь нужен человек, который сможет спроектировать общую систему для нескольких клиентов и отвечать за её работу после запуска. Повседневные задачи включают память и планирование агентов, подключение инструментов, изолированное выполнение, защиту от вредоносных инструкций, оценку качества и контроль расходов. Нужно быть готовым к дежурствам.

Требуются не менее восьми лет разработки и двух лет создания промышленных приложений на языковых моделях. В перечне технологий — Python, Java, Go, LangGraph, Kubernetes, Terraform, AWS, Azure, Google Cloud и vLLM. Дополнительными преимуществами будут опыт аналитических хранилищ и оптимизации моделей.

В карточке указаны полная занятость и офис в Хайдарабаде. В описании упоминаются Индия, Кремниевая долина и гибкая модель работы, но этого недостаточно, чтобы обещать удалённый формат. Диапазон 54,2–67,5 тысячи долларов в год — оценка площадки; подтверждённой зарплаты работодателя, сведений о доле и визовой поддержке нет.

Роль интересна опытному инженеру распределённых систем, которому нужна ответственность за платформу целиком. Перед откликом полезно учесть сочетание архитектурной работы с эксплуатацией: здесь недостаточно уметь собирать демонстрации агентов.

Откликнуться: вакансия Teradata.

YAL: старший инженер эксплуатации языковых и речевых моделей

Вакансия YAL посвящена быстрым и надёжным сервисам языковых и речевых моделей. Более подробное описание бизнеса компании в переданных материалах отсутствует. Работа постоянная, офисная, в Хайдарабаде; требуется 5–8 лет опыта.

Основная задача — заставить модели устойчиво работать под реальной нагрузкой. Это объединение запросов, кеширование, управление памятью графических ускорителей, автоматическое масштабирование и уменьшение точности вычислений с проверкой потери качества. Также предстоит создавать безопасные интерфейсы для нескольких пользователей и учитывать расход обрабатываемого текста и аудио.

Нужны сильный Python, практическое знание C++ и опыт хотя бы одного из решений vLLM, TensorRT-LLM, SGLang или Triton Inference Server. Важны потоковые речевые модели с жёсткими ограничениями задержки, поиск узких мест производительности и эксплуатация ускорителей в Kubernetes. Полезны CUDA, NVIDIA Nsight Systems и работа с крупными моделями на нескольких ускорителях.

Среди существенных условий — возможное развёртывание у заказчика без доступа к внешней сети и реагирование на инциденты. Указанные 38,6–57,8 тысячи долларов в год рассчитаны площадкой, а не заявлены работодателем; визы и доля не описаны.

Это вариант для инженера, которому интересно одновременно управлять скоростью, качеством и себестоимостью работы моделей. Ограничения закрытых сетей и речевые задержки делают задачу заметно сложнее обычного запуска модели на сервере.

Откликнуться: вакансия YAL.

Luxoft: инженер семантических данных и ИИ

Luxoft ищет специалиста для корпоративных интеллектуальных приложений, где основу составляют графы знаний и формальные описания понятий и связей между ними. Это прежде всего работа над смыслом и согласованностью данных, а не обучение нейросети.

Предстоит моделировать предметные области, объединять источники в графы, настраивать графовые хранилища, ускорять запросы и проверять качество данных. Ещё одна часть работы — связывать эти представления с приложениями команд языковых моделей и агентов.

Требуются стандарты семантического представления данных, язык запросов к графам, Python либо Java, практические инструменты моделирования понятий и продвинутый английский. Полезен опыт корпоративной интеграции и стандартов метаданных.

Формат — полная занятость в офисе Хайдарабада. В верхней части карточки указан опыт 3–5 лет, а описание говорит о старшем уровне: ожидания по самостоятельности стоит сверить с работодателем. Зарплата 32–49 лакхов рупий в год приведена как оценка площадки, не подтверждённая работодателем. Удалённая работа, акции, визы и льготы не обещаны.

Роль подходит инженеру знаний, который умеет превращать разрозненные корпоративные сведения в понятную и проверяемую систему. Тем, кто ищет преимущественно обучение моделей, содержание этой позиции может не подойти.

Откликнуться: вакансия Luxoft.