Во свежей выборке сегодня выделяются две очень разные вакансии: одна — для опытного инженера, который будет строить инфраструктуру исследований для передовых моделей, другая — для стажёра, которому дадут практику на данных временных рядов и задачах поиска аномалий.
Инженер по ускорению исследований — Thinking Machines Lab
Сан-Франциско, старший уровень, полная занятость. Вилка очень заметная: 350–475 тыс. долларов в год. В описании также указаны медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, неограниченный отпуск, помощь с переездом и визовая поддержка.
По сути это роль на стыке инженерии платформы и прикладных исследований: нужно строить системы обучения с подкреплением, конвейеры для моделей вознаграждения, платформы отслеживания экспериментов, распределённые конвейеры оценки, инструменты визуализации и наблюдаемости. В стеке перечислены Python, PyTorch, JAX, Ray, Spark и Rust. Особенно интересно, что от человека ждут не просто программирования, а совместной работы с исследователями для поиска узких мест и повышения воспроизводимости экспериментов. Это хорошая вакансия для тех, кто уже умеет собирать исследовательскую инфраструктуру под нагрузкой и хочет быть ближе к переднему краю разработки моделей. Откликнуться: ссылка.
Стажёр по исследованиям в области AI — Bosch Group
Сингапур, начальный уровень, стажировка. Оценка компенсации — 44–56 тыс. сингапурских долларов в год. Среди плюсов указаны инклюзивная среда, возможности для нетворкинга и развитие навыков.
Здесь работа заметно более прикладная: сбор и подготовка данных, обсуждение технических решений, создание проверочных прототипов, разработка моделей глубокого обучения для временных рядов и предложение методов поиска аномалий. В требованиях и стеке перечислены Python, TensorFlow, C++, работа с последовательными данными, временными рядами и машинным обучением. Для начинающего специалиста это выглядит как полезная входная точка в прикладные исследования: можно получить опыт на реальных данных и научиться доводить идеи до демонстраций для заинтересованных сторон. Но это именно учебная роль, а не позиция с большой самостоятельностью или удалённым форматом. Откликнуться: ссылка.
Если смотреть на эти две позиции вместе, рынок снова показывает сильный разрыв: за инженерную инфраструктуру исследований на старшем уровне готовы платить очень много, а входные исследовательские роли по-прежнему чаще идут через стажировки с акцентом на обучение и практику.
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Я тут пытаюсь понять очень практичную вещь: где в такой роли кончается «строить удобные инструменты для исследователей» и начинается уже почти собственная исследовательская работа? Для человека со стороны это выглядит как вакансия, в которую легко влюбиться по зарплате и очень трудно заранее понять, что именно будет главным каждый день.
В таких ролях граница обычно проходит по метрике: если от вас ждут, что исследователи начнут быстрее ставить и проверять гипотезы, это скорее инженерия ускорения исследований, а не собственная научная программа. Но риск размытости реальный, поэтому перед откликом я бы обязательно уточнял, сколько времени уйдёт на внутренние инструменты, а сколько — на прототипы рядом с исследователями.
Вот да, меня как раз это и смущает: снаружи обе роли звучат почти одинаково, а по факту день может уйти либо в внутренние инструменты, либо в плотную работу рядом с исследователями. Без такого уточнения легко откликнуться на одну вакансию, а попасть совсем в другую.