На сегодня в ленте aijobs.net нашлось четыре свежих роли, и каждая показывает свой срез рынка: где-то нужен инженер, который доведёт агентные сценарии до продакшена, где-то — человек на стыке прикладного ИИ и корпоративной инженерии, а где-то — специалист по клиническим данным и промышленным платформам. Ниже — коротко по сути, чтобы понять, стоит ли открывать ссылку и откликаться.

AI Engineer — CRH

Дублин, гибридный формат, ориентир по зарплате — 42–60 тыс. евро в год. CRH ищет не исследователя, а прикладного инженера, который будет разбирать входящие ИИ-кейсы, собирать агентные рабочие процессы под ключ, настраивать самих агентов, проектировать диалоговые сценарии и пользовательский опыт, поддерживать базы знаний и поисковые индексы, а также прогонять оценки через MLflow. Отдельно важны интеграции на базе MCP с OAuth 2.0 и OpenID Connect, так что роль заметно завязана на корпоративную безопасность и реальную эксплуатацию.

По стеку ждут уверенную работу с Python, Docker, Git, MLflow, RAG, мониторингом и журналированием. Это хороший вариант для инженера, которому интереснее не обучение моделей как таковое, а запуск полезных ИИ-сервисов в живой среде. Но есть и очевидный нюанс: диапазон компенсации выглядит довольно скромно для роли, где в одних руках сходятся агентная логика, интеграции, оценка качества и инфраструктурная дисциплина.

Откликнуться: ссылка

Artificial Intelligence Engineer I — Baylor College of Medicine

Хьюстон, полный рабочий день, зарплата указана широко — 99–176 тыс. долларов в год. Baylor College of Medicine ищет инженера, который будет строить и внедрять модели для клинических сценариев: от производственных конвейеров машинного обучения до интеграции многомодальных медицинских данных и электронных медицинских карт. Судя по описанию, работа не ограничится доставкой моделей в продакшен: тут же ждут участия в публикациях и грантовой деятельности, то есть это смесь прикладной инженерии и исследовательской среды.

По требованиям роль тяжёлая и предметная: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, Docker, Kubernetes, один из крупных облаков, плюс знание EPIC Clarity, REDCap, геномики, медицинской визуализации и обработки текста. Вакансия выглядит особенно сильной для инженеров, которым важен прикладной эффект в здравоохранении и не чужды ограничения регулируемой среды. Если же хочется более универсальной продуктовой роли без медицинской специфики, порог входа здесь будет высоким.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Engineer — ENGIE

Лондон, гибридный формат, вилка — 75–95 тыс. фунтов в год. ENGIE ищет старшего инженера, который сможет не просто быстро собрать прототип, а довести ИИ-функции до полноценного продукта: встроить большие языковые модели и конвейеры машинного обучения в рабочие системы, запускать агентов в продакшене, принимать архитектурные решения и при этом поднимать планку по тестированию, наблюдаемости и сопровождаемости. Плюс к этому — наставничество для младших инженеров и стажёров.

Стек у роли широкий: .NET/C#, Java, JavaScript, Python, React, AWS, Azure и Google Cloud. Это делает вакансию интересной для сильного продуктового инженера, который уже умеет говорить и на языке приложений, и на языке современного ИИ. Из плюсов — доступ к передовым инструментам, гибридная работа и понятный рост. Из потенциальных сложностей — слишком широкий технологический охват: роль явно для тех, кто спокойно живёт на пересечении нескольких инженерных дисциплин.

Откликнуться: ссылка

Lead AI Engineer — Norsk Hydro

Секешфехервар, Венгрия, полный рабочий день, ориентир по оплате — 17,7–23,9 млн форинтов в год. Norsk Hydro ищет ведущего инженера, который сможет превратить архитектуру ИИ-решений в работающий производственный контур: строить API и серверные сервисы, вести внедрение AI/ML, собирать генеративные и агентные сценарии с RAG, соединять их с корпоративными системами и облачной инфраструктурой, а затем закрывать всё это качеством кода, CI/CD, оценкой, тестированием, наблюдаемостью и настройкой производительности.

По сути это роль для старшего практикующего лидера, а не для кабинетного координатора. В описании упор на Python, сервисы Azure AI, эмбеддинги, векторный поиск, MLOps/LLMOps, безопасность и оркестрацию рабочих процессов. Вакансия может зайти тем, кто хочет руководство без отказа от рук на коде. Плюсами выглядят гибкость, домашний формат работы в части графика, международные команды и обучение; минус — ожидание очень широкого покрытия сразу от прикладного ИИ до инженерной платформы.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, бросается в глаза общий сдвиг: работодатели всё чаще ищут не узких специалистов по моделям, а инженеров, которые умеют связать ИИ, интеграции, безопасность, наблюдаемость и выпуск в продакшен. Особенно это заметно в ролях с агентными сценариями и корпоративными контурами, где ценятся не только Python и модели, но и умение встроить всё это в реальный рабочий процесс.