Сегодняшняя подборка — про практический ИИ в работе: инфраструктура моделей, агентные автоматизации, прикладная наука о данных и роли, где от кандидата ждут не красивых обещаний, а работающего контура в продакшене. Ниже — все свежие вакансии из этого выпуска.

Старший инженер платформы машинного обучения — Nearmap

Nearmap работает в сфере геоданных и аэрофотосъёмки для аналитики недвижимости, а эта роль завязана на платформе для развёртывания моделей и больших языковых моделей в реальной эксплуатации. Компания ищет сильного старшего инженера в Barangaroo, Австралия, с вилкой около 132–180 тысяч австралийских долларов в год.

По содержанию это тяжёлая инфраструктурная позиция: нужно строить платформу для запуска и управления моделями, поднимать масштабируемую инфраструктуру машинного обучения, развивать непрерывную сборку и выпуск, обслуживать пакетную обработку и работу моделей в реальном времени, улучшать наблюдаемость и отдельно следить за стоимостью вычислений. В описании перечислены AWS, Google Cloud, EKS, GKE, Kubernetes, Terraform, ArgoCD, Ray Serve, Prometheus, Grafana, Arize AI, Evidently, Weights and Biases, Python и распределённое обучение на графических ускорителях.

Это хорошая вакансия для человека, который хочет отвечать за весь продовый контур моделей — от инфраструктуры до экономии ресурсов. В плюсах выглядят гибридный формат, доплаты на благополучие, выходной на восстановление, спортзал и офисные бонусы, но сама роль явно не про спокойный ритм: здесь придётся держать сразу и надёжность, и масштаб, и стоимость.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Инженер ИИ и проектирования подсказок — Future Vision 24

Future Vision 24 ищет удалённого инженера под испанский часовой пояс на полный день в независимом контрактном формате. Вилка указана на уровне 40–60 тысяч евро в год, а сама роль выглядит как смесь прикладной инженерии, автоматизации и доводки поведения больших языковых моделей.

По задачам тут много ручной инженерной работы: применять модели обработки текста и машинного обучения, подключать OpenAI API к внешним инструментам, строить автоматизации через интеграции, поддерживать внутренние базы знаний, использовать векторные хранилища и дорабатывать подсказки для моделей. В числе требований и инструментов названы Python, JavaScript, обработка естественного языка, машинное обучение, OpenAI API, интеграции API, роботизация рутинных процессов, Agile Scrum и векторные хранилища.

Роль подойдёт инженеру-универсалу, который уверенно чувствует себя и в коде, и в прикладной настройке ИИ-контуров для бизнеса. Из заметных плюсов указаны автономность, гибкость, международная команда и долгий проект; из рисков — узкий часовой пояс и тип занятости, который лучше сразу уточнить по нагрузке и ожиданиям.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Инженер систем машинного обучения для программных систем — Jovian Concepts

Jovian Concepts открыла старшую вакансию в Annapolis Junction, США, с вилкой 155–225 тысяч долларов в год. По описанию это не история про быстрые демонстрации, а серьёзная работа в защищённой среде, где ИИ нужно встраивать в реальные пользовательские процессы и корпоративные данные.

От кандидата ждут, что он сможет разбирать рабочие сценарии пользователей, превращать их в ИИ-возможности, проектировать автоматизацию на базе больших языковых моделей и агентов, подключать такие системы к API и внутренним хранилищам, а затем обеспечивать надёжность, безопасность и управление в средах с жёсткими ограничениями. В стеке перечислены CrewAI, LangChain, LangGraph, PydanticAI, Llama.cpp, vLLM, Python, PyTorch, TensorFlow, AWS и Azure.

Эта роль интересна тем, кто хочет работать на пересечении прикладного ИИ и строгих эксплуатационных требований. Но и цена входа соответствующая: если вам не близка дисциплина защищённых контуров и необходимость документировать почти каждый шаг, вакансия может оказаться тяжелее, чем кажется по заголовку.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Бэкенд-разработчик ИИ — Abysalto

Abysalto нанимает разработчика в Загребе на гибридный формат с вилкой 52–65 тысяч евро в год. Это прикладная роль вокруг продового бэкенда для моделей: не только писать сервисы, но и держать архитектуру, выпуск, наблюдаемость и стоимость работы моделей.

В описании видно широкое поле ответственности: поддержка сервисов, совместная работа над архитектурой, практики эксплуатации машинного обучения, проектирование REST API, настройка непрерывной сборки и выпуска, интеграция и сопровождение больших языковых моделей, контроль производительности API и снижение стоимости вывода моделей. Стек внушительный: FastAPI, Django, Flask, Docker, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Faiss, Milvus, vLLM, llama.cpp, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, OAuth2 и JWT.

Для инженера, который хочет оставаться ближе к коду, но при этом получать опыт с продовым ИИ-контуром, это очень рабочий вариант. Плюсы — гибкие часы, наставничество, обучение, доступ к графическим ускорителям и гибридный формат; минус — роль легко может разрастись в «человек на всё» между бэкендом, инфраструктурой и моделями.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Специалист по операциям и ИИ-инструментам — Back At You

Back At You предлагает полностью удалённую вакансию среднего уровня с вилкой 100–127 тысяч долларов в год. Это роль не про исследование моделей, а про реальную автоматизацию внутренних процессов компании: счета, CRM, онбординг, привлечение лидов и маркетинг.

По задачам нужно связывать внутренние системы через API, запускать ИИ-агентов и прототипы на базе больших языковых моделей, анализировать операционные данные в SQL и писать продуктовые документы на основе стратегии. Из инструментов указаны Claude API, Gemini API, OpenAI API, Python, SQL, n8n, Zapier, Make и разные платформы автоматизации.

Вакансия выглядит особенно сильной для человека, который любит быстрый прикладной эффект и умеет наводить порядок в хаосе бизнес-операций. Но важно понимать характер работы: здесь будут спрашивать не про красоту архитектуры, а про то, насколько заметно вы сократили ручной труд и ускорили повседневные процессы.

Откликнуться: ссылка на вакансию

Ведущий специалист по науке о данных в машинном обучении, направление бизнес-банкинга — Monzo

Monzo открыла свежую старшую вакансию для своего банковского направления: работать можно из Кардиффа, Лондона или удалённо по Великобритании. Вилка заявлена на уровне 95–125 тысяч фунтов в год, а сама роль сочетает прикладную науку о данных, запуск моделей в продакшене и влияние на продукт.

Описание здесь довольно конкретное по содержанию: от кандидата ждут, что он будет строить и развёртывать модели, задавать метрики успеха, отвечать за оценку качества и мониторинг, продвигать возможности генеративного ИИ, а также вести разработку как пакетных, так и почти реального времени контуров. В качестве инструментов и навыков названы Python, SQL, scikit-learn, мониторинг моделей, извлечение знаний, агенты на базе больших языковых моделей, прогнозирование временных рядов, эксперименты и сценарии с участием человека в цикле.

Это одна из самых сильных ролей выпуска для кандидата, которому нужен не только высокий уровень компенсации, но и реальное влияние на банковский продукт. Отдельно хорошо выглядят удалённый формат по Великобритании, гибкие часы, бюджет на обучение, релокационная поддержка и помощь с визой — редкое сочетание для прикладной роли такого уровня.

Откликнуться: ссылка на вакансию