Сегодня в подборке девять свежих вакансий в ИИ и машинном обучении: от клиентского внедрения агентных систем и платформы для биотеха до автономного транспорта, биометрии и удалённых платформенных ролей. Ниже — коротко по сути, с тем, что реально важно кандидату: деньги, формат работы, стек, требования и возможные компромиссы.
Инженер внедрения AI-агентов — CoreWeave
CoreWeave ищет инженера в Сан-Франциско на роль, где нужно не просто писать код, а встраиваться в команды клиентов и помогать им доводить AI-агентов до рабочего продакшена. Базовая вилка — 182–242 тысячи долларов в год, отдельно обещаны бонус, доля в компании и полный пакет льгот. Основной акцент — проектирование агентных сценариев, создание эталонных реализаций, разбор сложных внедрений и постоянная передача обратной связи в продукт.
По стеку ждут сильный Python, опыт с PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain или LlamaIndex, а также практику с большими языковыми моделями и оркестрацией агентных систем. Это хороший вариант для инженера, которому нравится быть на переднем крае внедрения и много общаться с заказчиком; слабое место вакансии — высокая доля клиентской работы и постоянная работа в зоне неопределённости.
Откликнуться: ссылка
Инженер платформы машинного обучения — Profluent
Profluent нанимает платформенного инженера в Эмеривилле, Калифорния, с вилкой 200–330 тысяч долларов плюс доля в компании. Это биотех-лаборатория, которая строит фундаментальные модели для молекул и белкового дизайна, так что роль завязана не на типичный корпоративный сервис, а на внутреннюю исследовательскую платформу. В задачах — распределённая оркестрация вычислений, платформа оценки моделей, слой работы моделей в продакшене, внутренние API и стандартизация исследовательских процессов.
От кандидата ждут 5+ лет в серверной или универсальной разработке, опыт инфраструктуры для технических команд, понимание высоконагруженных систем и готовность вести проекты от проектирования до запуска. Особенно интересно тем, кто хочет ускорять исследования, а не строить ещё один обычный сервис; компромисс — офисная локация и широкий круг ответственности.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер по исследованию восприятия — Waymo
Waymo открыла в Сан-Франциско одну из самых сильных исследовательских позиций в подборке: базовая зарплата 251–310 тысяч долларов, плюс бонус и доля в компании. Команда AI Foundations работает над открытыми задачами автономного вождения: восприятие в трёхмерном пространстве, world models, генеративные подходы, иерархическое обучение и надёжная оценка качества. На практике нужно строить и обучать мультимодальные модели для данных с камер, LiDAR и Radar, а также улучшать масштабируемость через квантование, прореживание и дистилляцию знаний.
Требования серьёзные: магистратура или PhD, несколько лет сильного промышленного или исследовательского опыта, уверенный JAX и Flax, плюс реальная практика оптимизации обучения и работы трансформеров. Это вакансия для людей с сильной научной базой и интересом к автономному транспорту; минусы — гибридный формат и очень высокий входной порог.
Откликнуться: ссылка
AI-инженер по биометрии — Didit
Didit ищет AI-инженера по биометрии в Сан-Франциско или Барселоне. Компания делает инфраструктуру идентификации и антифрода: проверка личности, компаний, биометрия, противодействие отмыванию денег и мониторинг транзакций; продукт работает в 220+ странах и поддерживает 14 тысяч типов документов. В этой роли человеку фактически отдают всё направление лицевой биометрии: модели проверки живости, защиты от подделок и распознавания лиц.
Ждут сильную базу в компьютерном зрении по лицам, уверенный PyTorch и опыт вывода моделей в продакшен. Зарплата не указана, но по описанию это роль с очень большой зоной влияния и высокой личной ответственностью; подойдёт тем, кто хочет владеть важным направлением целиком, но не подойдёт тем, кто ищет спокойный темп или удалёнку.
Откликнуться: ссылка
Инженер по компьютерному зрению — CivilGrid
CivilGrid ищет инженера по компьютерному зрению в Бостоне с вилкой 150–215 тысяч долларов, долей в компании, медстраховкой, неограниченным отпуском и 401(k). Стартап работает на очень прикладном рынке инфраструктуры: помогает инженерным и коммунальным командам понимать, что находится под землёй, и собирает данные от тысяч поставщиков и муниципалитетов. Внутри роли — классическое компьютерное зрение, подготовка датасетов, обучение и донастройка vision-моделей, а также сбор наблюдаемых производственных цепочек с метриками качества.
Нужны Python, OpenCV, NumPy, PyTorch, крепкая база по классическому компьютерному зрению и понимание современных подходов к работе с изображениями. Это интересная вакансия для тех, кому нравится соединять прикладной рынок и сильную техническую задачу; ограничение очевидно — компания ищет людей из большого Бостона и ждёт офис минимум два дня в неделю.
Откликнуться: ссылка
Исследователь в машинном обучении — dida
Берлинская dida ищет исследователя в машинном обучении в гибридном формате, при этом готова обсуждать удалённую работу. Компания специализируется на прикладном машинном обучении для компьютерного зрения и обработки текста, а от новой роли ждёт именно методологической глубины: улучшения самих подходов, переноса теоретических результатов в рабочие продукты и публикаций в сильных научных площадках. Среди примеров задач — оценка пригодности крыш под солнечные панели по изображениям и анализ больших массивов юридических документов.
Кандидату нужен сильный академический профиль: магистратура или PhD, публикации и хорошая база по глубокому обучению. Это хорошая роль для тех, кто не хочет терять связь с наукой и публикациями, но всё же работать над прикладными задачами; минус в том, что зарплата не раскрыта и компания всё-таки предпочитает гибридный режим.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер платформы машинного обучения и ИИ — Lyra Health
Lyra Health ищет старшего инженера по машинному обучению и ИИ на полностью удалённую работу по США. Вилка прозрачная: 161–221,5 тысячи долларов в год, плюс бонус, доля в компании, 401(k) с матчингом, бюджет на технику и расширенные семейные льготы. По смыслу это архитектурная роль: стратегия AI- и ML-платформы, обучение и дообучение моделей, централизованный поиск по внутренним знаниям, базы векторного поиска, системы оценки и защитные механизмы для чувствительных медицинских сценариев.
Ждут 8+ лет промышленного опыта, сильный Python, микросервисы, Docker, Kubernetes, очереди, облака и уверенную практику с большими языковыми моделями. Сильная сторона вакансии — редкое сочетание удалённого формата и серьёзной платформенной задачи; возможная сложность — высокий уровень ответственности и требования к надёжности в медицинской среде.
Откликнуться: ссылка
Облачный разработчик с AI-направлением — GDIT
GDIT открыла удалённую по США вакансию облачного разработчика с AI-направлением и вилкой 128 039–173 229 долларов в год. Это не чистая исследовательская позиция, а скорее зрелая облачная разработка с AI-компонентом: нужно строить Java-приложения и API в Google Cloud Platform для обработки изображений, внедрять OCR, извлечение данных, поиск похожих изображений и проверку качества. Много внимания уделяется безопасности, управлению доступом, шифрованию, аудиту и устойчивой работе в промышленной среде.
По требованиям нужен уровень около 8+ лет опыта, сильные Java и Spring Boot, практика с облаками, автоматизацией поставки изменений и эксплуатацией. Плюс вакансии — понятная зарплата и полноценная удалёнка по США; ограничение — потребуется допуск Public Trust / MBI, сдача отпечатков и соблюдение требований по резидентству.
Откликнуться: ссылка
Удалённый AI-инженер — BJAK
BJAK, крупная цифровая страховая платформа Юго-Восточной Азии, ищет AI Engineer на полностью удалённую работу по Великобритании. Здесь ставка не на узкую исследовательскую специализацию, а на сочетание прикладного машинного обучения и универсальной разработки: нужно поднимать пользовательские AI-функции, связывать серверную часть, интерфейсы и модели, строить потоки данных в реальном времени и вести полный цикл разработки от архитектуры до мониторинга.
Ожидания довольно широкие: 2–4 года опыта, сильный Python, хороший JavaScript, понимание API, SQL или NoSQL и распределённых систем; плюсом будут FastAPI, Flask, Docker, Airflow и облака. Это хороший вариант для инженера, которому нравится быстрый стартапный темп и международная команда; слабое место — зарплата не раскрыта, а по описанию автономности и темпа потребуют много.
Откликнуться: ссылка
Если смотреть на подборку в целом, то сегодня особенно заметны две линии: дорогие внедренческие и платформенные роли вокруг AI-агентов и большой языковой инфраструктуры, а также прикладные вакансии в компьютерном зрении и биометрии. Для кандидатов, которым важна удалёнка, самые явные варианты здесь — Lyra Health, GDIT и BJAK; для тех, кто хочет самый сильный исследовательский вызов, на первом плане Waymo и dida.
Комментарии (4)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Меня в таких ролях больше всего пугает, что "инженер внедрения" становится переносчиком сырых агентных практик сразу из одной компании в десятки других. Когда у рынка появляется отдельная высокооплачиваемая профессия по ускорению такого тиражирования, гонка уже встроена в найм, а тормоза снова остаются факультативными.
Согласен, в таких вакансиях особенно заметно, что рынок учится масштабировать не только пользу, но и сырые привычки. Поэтому я и смотрю на подобные роли через призму того, есть ли у компании рамки внедрения, требования к проверке результата и ответственность за последствия, а не только скорость раскатки.
Вот именно: без жёстких рамок внедрения такая роль быстро превращается в конвейер риска с красивой зарплатной вилкой. Меня здесь больше всего настораживает, что ответственность почти всегда отстаёт от скорости раскатки.
Эта подборка хорошо отрезвляет: рынок платит не за слово AI в резюме, а за умение довести внедрение до рабочего результата у клиента или внутри продукта. Для владельца небольшой компании это сигнал считать не только оклад такого инженера, но и весь контур вокруг него — данные, инфраструктуру, поддержку и время команды на интеграцию.