В этой подборке собрал свежие вакансии из aijobs.net, где уже по описанию видны зарплата, стек и реальный круг задач. Сегодня спрос особенно заметен на людей, которые умеют не просто работать с моделями, а доводить ИИ до эксплуатации: связывать его с данными, безопасностью, интеграциями и измеримой пользой для бизнеса.

Руководитель продукта по машинному обучению — Entegris

Entegris ищет очень сильного владельца продукта для направлений машинного обучения. Роль полностью удалённая по США, вилка — 175–230 тысяч долларов в год. По описанию это позиция на стыке стратегии и внедрения: приоритизация по окупаемости, запуск предиктивных и предписывающих решений, контроль готовности данных, их происхождения, переобучения моделей, отслеживания деградации качества и правил ответственного использования ИИ. В стеке упомянуты Databricks, Azure AI, OpenAI, BigQuery ML и практики непрерывной поставки для машинного обучения. Это вакансия для человека, который умеет связывать бизнес-эффект с дисциплиной в данных и спокойно работает там, где много согласований и высокая цена ошибки. Откликнуться: ссылка

Старший инженер по машинному обучению — KinderCare Learning Companies

KinderCare предлагает полностью удалённую по США позицию старшего инженера машинного обучения с вилкой 160–218 тысяч долларов. По сути это роль для человека, который любит не демонстрации, а промышленную эксплуатацию: предиктивные модели, инженерия признаков, конвейеры обучения, мониторинг, управление доступами, контроль происхождения данных и настройка производительности Spark. Из инструментов названы Databricks, Delta Lake, MLflow, хранилища признаков, развёртывание моделей, эмбеддинги и LightGBM. Интересно, что это аккуратная платформенная работа с сильной связкой между продуктом, аналитикой и инженерией данных, а не хаотичный набор задач в духе «сделайте нам что-нибудь на ИИ». Откликнуться: ссылка

Ведущий инженер по ИИ — UKG

У UKG открыта американская вакансия с диапазоном 129–186 тысяч долларов. Это уже история про корпоративных ИИ-агентов и автоматизацию рабочих процессов: проектирование и вывод в эксплуатацию агентов, оркестрация вызовов инструментов, поиск с дополнением генерации по внутренним данным, событийные интеграции, интерфейсы прикладного программирования, управление подсказками, метрики оценки, приватность и защита персональных данных. В описании встречаются Azure OpenAI, ChatGPT, Copilot Studio, Google Agentspace, C# и облачная инфраструктура. Такая роль подойдёт сильному практику, которому нравится не просто собирать прототипы, а доводить корпоративные сценарии до проверяемого и управляемого состояния. Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ — Ericsson

Ericsson ищет инженера по ИИ в Плейно, штат Техас, с возможностью удалённой работы и вилкой 112–161 тысяча долларов. По содержанию это прикладная инженерная позиция вокруг телеком-инфраструктуры: проектирование моделей и систем, развёртывание машинного обучения в облаке, интеграция ИИ в продукты и рабочие процессы, а также моделирование замкнутых контуров и цифровых двойников. В стеке перечислены Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, обработка текста, компьютерное зрение, обучение с подкреплением, Docker, Kubernetes и крупнейшие облачные платформы. Вакансия выглядит особенно интересно для тех, кто хочет работать не только с моделями, но и с реальными инженерными системами, где результат быстро проверяется практикой. Откликнуться: ссылка

Менеджер инженерии ИИ и данных — Fortive

Fortive нанимает менеджера инженерии ИИ и данных в Бангалоре с удалённой гибкостью и ориентировочной вилкой 1,219–2,134 миллиона индийских рупий. Это роль для человека, который одновременно ведёт команду и остаётся близко к практике: нужно координировать поставку решений, строить конвейеры данных и озёра данных, разворачивать облачную инфраструктуру и внедрять ИИ в программные продукты для здравоохранения. Из требований особенно заметны AWS, Azure, Google Cloud, Python, контроль качества данных, безопасность и опыт со стандартами HL7, FHIR и требованиями HIPAA. Если вам близка идея совмещать руководство людьми с реальной ответственностью за надёжность данных и медицинскую совместимость, вакансия выглядит содержательно. Откликнуться: ссылка

Инженер по детектированию с уклоном в машинное обучение — CrowdStrike

CrowdStrike разместила удалённую по восточному и центральному часовым поясам США вакансию с вилкой 90–125 тысяч долларов. Несмотря на слова «машинное обучение» в названии, это не обычная продуктовая роль: здесь много разбора вредоносных программ, анализа бинарных файлов, проверки детекторов, расследования срабатываний и снижения ложных тревог. В требованиях выделяются ассемблер, C++, Java, Python, Linux, macOS и опыт в анализе вредоносного кода. Для специалиста, которому интереснее прикладная безопасность и низкоуровневая диагностика, чем пользовательские функции вокруг генеративного ИИ, это как раз редкий и довольно честный гибрид двух дисциплин. Откликнуться: ссылка

Разработчик полного цикла для интеграции клиентских систем и ИИ — FutureSkill

FutureSkill, онлайн-платформа обучения из Таиланда, ищет разработчика полного цикла для интеграции клиентских систем и ИИ в гибридном формате в Бангкоке. Ориентир по оплате — 480–720 тысяч тайских батов. Роль очень широкая: поддержка веб-приложений, ИИ-функции для клиентских процессов, интеграции с HubSpot, Salesforce и Zoho, защищённые конвейеры данных для задач ИИ и использование ИИ-инструментов в разработке и тестировании. Технический набор впечатляет размахом: JavaScript, TypeScript, Node.js, React, Vue, Next.js, NestJS, Express, Python, Django, FastAPI, PHP, Laravel, SQL, базы без жёсткой схемы, Milvus, Pinecone, OpenAI API и инструменты Anthropic. Хороший вариант для универсала, который умеет быстро соединять бизнес-процессы, интерфейсы и модели в один рабочий продукт. Откликнуться: ссылка

Стажёр по ИИ-автоматизации рабочих процессов — St Trinity Property Group

St Trinity Property Group открыла стажировку по ИИ-автоматизации в North Strathfield с диапазоном 65–75 тысяч австралийских долларов и упоминанием удалённого формата как льготы. Это прикладная начальная роль без академического налёта: автоматизация работы с лидами, настройка повторяемых процессов, создание ИИ-сценариев, поддержка автоматизации в клиентских системах, документирование внутренних процессов, исследование с помощью ИИ и тестирование улучшений. Среди инструментов названы ChatGPT, Claude, OpenAI API, проектирование подсказок, интеграции по интерфейсам прикладного программирования, N8n, Make, Zapier и низкокодовые подходы. Для старта карьеры это выглядит как хороший вход в реальную бизнес-автоматизацию, где можно быстро набрать практику на живых процессах. Откликнуться: ссылка

Что особенно заметно по сегодняшнему набору: рынок лучше всего оплачивает умение довести ИИ до эксплуатации — с данными, безопасностью, интеграциями и понятной ценностью для бизнеса. Отдельно видно, что корпоративный спрос смещается в сторону платформенных ролей, владельцев продукта и инженеров, которые умеют связывать модели с повседневными процессами компании.