Сегодняшний выпуск короткий, но плотный: четыре свежие вакансии из aijobs.net, опубликованные в течение последних часов. В подборке есть и удалённая архитектурная роль в голосовом ИИ, и senior-позиция на стыке извлечения знаний и больших языковых моделей, и практичные входные точки для инженеров, которые хотят зайти в прикладной ИИ через продуктовую разработку.

Ведущий инженер машинного обучения по генеративному ИИ, голосу и речи — Weave

Weave ищет сильного инженера для полностью удалённой работы из США с оценочной вилкой 150–220 тысяч долларов в год. Это не роль про быстрые демонстрации: по описанию здесь ждут человека, который сможет строить платформу и сервисы для генеративных голосовых функций, принимать архитектурные решения, задавать стандарты надёжности и наблюдаемости и менторить других инженеров.

По стеку и требованиям роль тяжёлая: Kubernetes, Bigtable, Google Spanner, событийная обработка, дообучение моделей, оценка качества больших языковых моделей, поиск с подстановкой контекста и работа с низкими задержками. Подойдёт кандидату, который уже поднимал продакшен-системы с генеративным ИИ и хочет влиять не на один сервис, а на весь инженерный контур направления. Возможный минус очевиден: уровень ожиданий высокий, а зона ответственности почти наверняка включает и архитектуру, и качество, и скорость команды.

Откликнуться: ссылка

Старший дата-сайентист — Global Healthcare Exchange (GHX)

GHX открыла senior-вакансию в Хайдарабаде с удалённым форматом и оценочной вилкой 2,5–3,5 млн индийских рупий. Роль выглядит особенно интересной для тех, кто работает не просто с моделями, а с превращением неструктурированных данных в пригодные для бизнеса системы знаний: здесь нужно строить и сопровождать извлечение сущностей, смысловой поиск, пайплайны с помощью больших языковых моделей и механизмы оценки неопределённости результата.

В описании перечислены графы знаний, RDF/OWL, обучение по нескольким примерам, дообучение моделей и проектирование запросов. На практике это похоже на позицию для человека, который умеет не только собрать модель, но и доказать, почему ей можно доверять в рабочем процессе. Хороший вариант для тех, кому интересны прикладные задачи на стыке медицины, данных и качества решений; слабое место — высокая сложность предметной области и необходимость держать в голове сразу и модели, и структуру знаний, и проверяемость результата.

Откликнуться: ссылка

Java-разработчик на стыке клиентской и серверной частей с генеративным ИИ и React — NielsenIQ

NielsenIQ выложила вакансию среднего уровня в Ченнаи с оценочной вилкой 1,5–2,5 млн индийских рупий. Это хороший пример того, как сейчас выглядит вход в генеративный ИИ через обычную продуктовую инженерию: от кандидата ждут, что он будет вести полный цикл новых функций, поднимать микросервисы от проектирования до продакшена, следить за производительностью и использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ в реальной ежедневной работе.

По стеку список широкий: Java, Spring, React, PostgreSQL, SQL, NoSQL, Docker, Kubernetes, Azure, GCP и GitHub Copilot. Если вам интересен не академический ИИ, а реальная интеграция ИИ-возможностей в зрелый продукт, это выглядит как крепкая практическая роль. Важно лишь понимать, что центр тяжести тут всё же в сильной инженерной базе: без уверенного опыта на стыке клиентской и серверной частей или в серверной разработке сам ярлык генеративного ИИ не поможет.

Откликнуться: ссылка

Младший разработчик ИИ на 12-месячный контракт — Experian

Experian открыла стартовую позицию в Куала-Лумпуре: это 12-месячный контракт для кандидата начального уровня, опубликованный примерно пять часов назад. По задачам вакансия очень прикладная: собирать приложения с ИИ-возможностями, связывать модели, API и серверную часть, делать прототипы, писать автотесты и помогать с демонстрационными запусками.

Для начальной роли стек неожиданно широкий: .NET, Angular, React, Next.js, AWS, Docker, Playwright, TensorFlow, PyTorch, Python и большие языковые модели. Для новичка это может быть сильной точкой роста, потому что за год можно быстро набрать опыт на пересечении интерфейсов, серверной части и прикладного ИИ. Но есть и честный риск: из-за широты ожиданий и контрактного формата роль может потребовать очень быстрого самообучения и высокой гибкости уже с первых недель.

Откликнуться: ссылка