В свежей выборке с ai-jobs.net сегодня четыре сильные позиции: от платформенной разработки вокруг больших языковых моделей до прикладного машинного обучения в крупном бизнесе. Ниже — главное по каждой вакансии без пересказа сухих описаний.

Senior Software Engineer, Cortex AI, FDE — Snowflake

Snowflake ищет сильного старшего инженера в команду Cortex AI в Menlo Park с вилкой 200–270 тысяч долларов. По описанию это роль не про демонстрации, а про надёжную производственную платформу: архитектура сред выполнения для агентных сценариев, инфраструктура поиска по данным и индексации контекста, проверка качества, маршрутизация моделей, кэширование и разбор проблем через журналы и телеметрию.

Хороший вариант для инженера, которому интересна именно внутренняя механика ИИ-платформ: как сделать такие системы устойчивыми, управляемыми по затратам и понятными в эксплуатации. Здесь ценится сильная серверная и инфраструктурная школа, а не только умение быстро собрать прототип.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Engineer — Grafana Labs

Grafana Labs нанимает senior AI engineer на удалённую работу по США с вилкой 127–203 тысячи долларов. Вакансия стоит на стыке продуктовой разработки и инженерии наблюдаемости: нужно выпускать функции на базе больших языковых моделей, связывать агентные компоненты с внутренними инструментами и развивать сценарии вокруг реагирования на инциденты и наблюдаемости. В требованиях упомянуты AWS, Azure, Google Cloud, Docker, Kubernetes, Terraform и опыт с многоагентными рабочими процессами.

Это позиция для человека, который хочет не просто строить ИИ-сервисы, а внедрять их в реальный продукт с понятной пользовательской ценностью. Из заметных плюсов — удалённый формат, доля в компании и отдельный бюджет на ИИ-помощников для разработки.

Откликнуться: ссылка

Software Engineer, AI Developer Productivity — Baseten

Baseten открыла редкую по масштабу внутреннюю платформенную роль: senior software engineer для направления AI Developer Productivity с вилкой 165–330 тысяч долларов. Задача команды — ускорять собственную разработку с помощью ИИ, но делать это не хаотично, а через измеримые и безопасные инструменты: общие каркасы для агентных решений, инфраструктуру контекста на уровне репозиториев, проверку качества ИИ-помощников, интеграции со средствами программирования и защиту секретов, прав доступа и затрат. В стеке перечислены Go, Python, Docker, Kubernetes, MCP, непрерывная интеграция и доставка и вызов инструментов.

Такие вакансии особенно интересны тем, кто любит developer experience, внутренние платформы и практическое применение ИИ без маркетингового шума. Если вам нравится делать так, чтобы вся команда работала быстрее и надёжнее, это один из самых содержательных вариантов в подборке.

Откликнуться: ссылка

Machine Learning Lead Engineer — Cox Enterprises

Cox Enterprises ищет lead ML engineer в Атланте с вилкой 134–224 тысячи долларов. По описанию это смесь технического лидера и прикладного архитектора: строить и поддерживать модели и конвейеры обработки данных, проектировать агентные рабочие процессы, проверять новые подходы и одновременно выстраивать управление рисками вокруг интерпретируемости, предвзятости и соответствия требованиям.

Вакансия подойдёт тем, кто уже умеет соединять машинное обучение с задачами большого бизнеса и не пугается корпоративных требований к контролю. Здесь важна не исследовательская новизна сама по себе, а способность довести ИИ-решения до работающего внедрения.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, сильнее всего выделяются две крайности: Snowflake — для тех, кто хочет строить фундамент под ИИ-продукты, и Baseten — для тех, кому интересны внутренние инструменты разработки с ИИ и инженерная дисциплина вокруг них.