Ниже — свежие вакансии, найденные 11 сентября 2026 года. В этот раз подборка заметно смещена в практическую сторону: облачная инфраструктура, оценка качества моделей, робототехника и корпоративная автоматизация.

Инженер баз данных для агентных систем — Google Cloud

Google Cloud ищет специалиста в Addison или Austin, Texas, на роль вокруг баз данных для агентных систем. Оценка оплаты: 127–183 тысячи долларов в год. Это не классическая вакансия администратора баз данных: в описании много работы с архитектурой, миграциями, наблюдаемостью на базе AI, разговорной аналитикой, переводом естественного языка в SQL и безопасными интерфейсами через MCP-серверы.

По стеку перечислены AlloyDB, Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore, Bigtable, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, JDBC, Java, Python, Terraform, Dataflow, репликация, высокая доступность, восстановление после аварий, LangChain и LangGraph. Роль выглядит интересной для инженеров, которые понимают базы данных как часть инфраструктуры агентного ИИ, а не просто как хранилище. Минус для удалённых кандидатов очевиден: указаны офисные локации в США.

Откликнуться: ссылка

Облачный инженер ИИ — Google Cloud

Ещё одна свежая роль Google Cloud — для Buenos Aires или Mexico City. Оценка компенсации указана как 540–600 тысяч мексиканских песо. Это клиентская инженерная позиция: проектировать и внедрять решения машинного обучения под задачи заказчиков, доводить их до производственной среды, консультировать по архитектуре облака, помогать с переносом данных, мониторингом, планированием мощностей и техническими разборами.

В требованиях и инструментах фигурируют Vertex AI, TensorFlow, Python, Dataflow, Spark, конвейеры данных, хранилища данных, подготовка признаков, глубокое обучение, распределённое обучение, Cloud Storage и технический консалтинг. Хороший вариант для инженера, которому интересна прикладная облачная работа с заказчиками, а не чистые исследования моделей. Стоит учитывать возможные поездки по региону.

Откликнуться: ссылка

Руководитель разработки инфраструктуры машинного обучения — Meta

Meta ищет руководителя инженерной команды по инфраструктуре машинного обучения в нескольких хабах США: Sunnyvale, Bellevue, Menlo Park, Seattle или New York. Оценка компенсации: 213–293 тысячи долларов. Это роль на стыке управления людьми и технической стратегии: задавать направление команды, вести архитектурные обсуждения, планировать дорожные карты, работать с группами инфраструктуры ИИ, аппаратного обеспечения, продукта и исследований.

В фокусе — эффективность моделей, стоимость инфраструктуры, обучение и обслуживание моделей, распределённые системы, графические ускорители, высокопроизводительные вычисления, оптимизация моделей, Python, PyTorch, TensorFlow, ответственное применение ИИ и профилирование производительности. Подойдёт тем, кто уже управлял инженерной командой и хочет влиять на платформенный слой. Главный недостаток для многих — роль привязана к офисным хабам.

Откликнуться: ссылка

Инженер продуктового контента и оценки ИИ — Meta / Instagram

Instagram ищет Product Content Engineer в Menlo Park, New York или San Francisco. Оценка оплаты: 129–187 тысяч долларов. По сути, это позиция на пересечении оценки моделей, качества контента и продуктовых операций: формировать стандарты качества, собирать эталонные наборы, таксономии и инструкции, настраивать процессы разметки, сравнивать версии моделей, находить ухудшения и паттерны ошибок, а затем доносить выводы до продуктовых и инженерных команд.

В описании есть оценка ИИ, человеческая оценка, методы «модель как судья», красная команда, промпт-инжиниринг, разметка данных, SQL, Python, панели показателей, анализ ошибок, ответственное применение ИИ, оценка рисков и снижение предвзятости. Это хороший вход в качество моделей для тех, кто не хочет уходить в чистое обучение нейросетей. Удалённый формат не указан.

Откликнуться: ссылка

Инженер машинного обучения — компания скрыта, Tel Aviv

На Foorilla появилась старшая вакансия инженера машинного обучения в Tel Aviv. Компания скрыта, компенсация оценена в 402–528 тысяч израильских шекелей, опыт — около пяти лет. Задачи соединяют информационный поиск, обработку естественного языка и производственную разработку: улучшать качество и производительность кода, проектировать масштабируемые системы, строить пользовательские интерфейсы и внутренние инструменты, решать проблемы масштабирования, снижать технический долг и проводить ревью кода.

По стеку перечислены Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ранжирование, поиск, индексация, теория графов, токенизация, анализ тональности, обработка естественного языка, ответственное применение ИИ и снижение предвзятости. Вакансия выглядит сильной для инженера с уклоном в поиск и обработку текста, но без указания удалёнки и с частично скрытым работодателем её нужно проверять внимательнее.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер машинного обучения для робототехники — San Francisco

Свежая вакансия старшего инженера машинного обучения для робототехнических манипуляций в San Francisco. Оценка оплаты: 160–300 тысяч долларов. Это очень прикладная роль рядом с железом: проектировать и обучать политики манипуляции, строить конвейеры сбора данных, определять метрики и замеры качества, проверять перенос захвата и размещения предметов, разворачивать политики на роботах, отлаживать поведение и поддерживать конвейеры обучения и оценки.

В стеке есть Python, PyTorch, обучение с подкреплением, обучение по демонстрациям, диффузионные модели, трансформеры, разбиение действий на фрагменты, телеуправление, Mujoco, Isaac Sim, Gazebo, TensorRT, квантование и развёртывание на роботах. Требуется магистратура или степень PhD. Плюс — высокая степень владения задачей и настоящая робототехника; минус — офис пять дней в неделю.

Откликнуться: ссылка

Инженер автоматизации ИИ — Manila

Для Manila опубликована младшая или начальная full-time роль инженера автоматизации ИИ. Оценка оплаты: 960 тысяч — 1,08 миллиона филиппинских песо, ожидаемый опыт около двух лет. Работа сильно завязана на корпоративную автоматизацию: агенты для бизнес-процессов, обработка документов, извлечение данных, triage заявок, поиск по базе знаний, интеграции с корпоративными платформами, отчётность, API и сценарии автоматизации.

Стек включает Microsoft Azure, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Functions, Logic Apps, Copilot Studio, Power Automate, Power Platform, Semantic Kernel, LangChain, LlamaIndex, Autogen, n8n, Python, JavaScript, C#/.NET, REST API, SAP Integration Suite/BTP, ServiceNow и векторные базы данных. Вакансия подойдёт тем, кто хочет строить рабочие автоматизации внутри предприятий; caveat — компания скрыта, и важно понять, сколько там инженерии, а сколько поддержки интеграций.

Откликнуться: ссылка