Сегодня в ленте немного позиций, зато обе с понятным профилем и без лишней воды: одна для тех, кто хочет делать прикладной генеративный ИИ в большой консалтинговой среде, другая — для старта в промышленной инженерии машинного обучения.

Риск-сервисы — специалист по данным в фабрике ИИ (набор на июль 2027) — PwC

PwC ищет специалиста среднего уровня в сингапурский офис Marina One. По оценке площадки, вилка здесь около 95–138 тысяч сингапурских долларов в год, а еще отдельно указана визовая поддержка и помощь с разрешением на работу — редкий плюс для международных кандидатов. По содержанию это не узкая исследовательская роль, а прикладная работа на стыке аналитики, консалтинга и генеративного ИИ: нужно уточнять требования у заказчиков, вместе с коллегами из смежных команд формулировать задачу, продумывать исследовательский подход, строить генеративные модели, извлекать выводы из данных и доводить проекты до конца.

По стеку видно сильный уклон в обработку текста и корпоративные данные: Python, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, распознавание именованных сущностей, NLTK, большие языковые модели, конвейеры данных, интеграция и моделирование данных. Такая вакансия хорошо подойдет тем, кто уже умеет разговаривать с бизнесом, а не только обучать модели: здесь важны и техническая база, и способность вести проект целиком. Потенциальный компромисс тоже очевиден — это большая консалтинговая среда с административной частью и ожиданием широкой вовлеченности, так что роль вряд ли понравится тем, кто ищет чистую исследовательскую лабораторию.

Откликнуться: ссылка

Инженерная стажировка по программной разработке и машинному обучению — ING

ING открыл инженерную стажировку в Амстердаме с оценочной оплатой около 35 тысяч евро в год. Это именно практическая стартовая роль, а не академическая стажировка: стажеру предлагают переводить бизнес-требования в код на Python, собирать конвейеры машинного обучения, выкатывать модели в Google Cloud, проектировать поддерживаемую архитектуру и заниматься инженерией признаков с помощью Ibis. Формат — стажировка на полный рабочий день, а среди бонусов указаны гибридная работа, международная среда, поддержка роста и рабочий ноутбук.

Сильная сторона вакансии в том, что она дает доступ к реальным рабочим процессам: тут есть и облако, и архитектура, и реальные конвейеры данных, а не только ноутбуки с экспериментами. В требованиях и стеке фигурируют Python, Google Cloud, облачная платформа, конвейеры данных, шаблоны проектирования и машинное обучение. Это хороший вариант для кандидата, который хочет рано сместиться в инженерную сторону ИИ и получить опыт развертывания, а не только анализа. Ограничение тоже понятно: это стажировка начального уровня, поэтому по компенсации и влиянию на продукт роль уступает полноценным позициям для опытных инженеров.

Откликнуться: ссылка