Сегодняшняя подборка собрана из семи свежих вакансий, появившихся на aijobs.net за последние сутки. Здесь хорошо видно, как рынок расходится по нескольким прикладным направлениям: где-то нужен человек для стабильной работы моделей в боевой среде, где-то — инженер по генеративному ИИ и агентам, а где-то — специалист на стыке ИИ и контроля качества.

Инженер по машинному обучению — Fetcherr

Fetcherr ищет инженера по машинному обучению в Варшаве на полную занятость. По карточке это позиция среднего уровня с оценочной вилкой 183–298 тысяч польских злотых в год. По содержанию роль заметно ближе к зрелой промышленной эксплуатации моделей, чем к исследовательской работе: нужно поддерживать мониторинг работы моделей и связанных артефактов, развивать хранилища признаков, строить событийные и ценовые признаки и синхронизировать систему машинного обучения с бизнес-задачами.

В стеке названы Python, NumPy, Pandas, Polars, Airflow, Dagster, Docker, Kubernetes, GCP и Kedro. Отдельно упомянуты мониторинг моделей и объяснимость результатов. Это сильный вариант для инженера, которому интересно не только обучать модели, но и доводить их до надёжной ежедневной работы в продакшене. Потенциальный минус в том, что в карточке не раскрыты бытовые детали и льготы, поэтому формат команды и условия придётся уточнять отдельно.

Откликнуться: ссылка

Специалист по анализу данных — Inspira Financial

Inspira Financial открыла удалённую вакансию специалиста по анализу данных с вилкой 66–110 тысяч долларов в год. Это роль среднего уровня на полную занятость, и по описанию она заметно более прикладная и бизнесовая, чем многие модные вакансии вокруг больших языковых моделей. От человека ждут анализа структурированных и неструктурированных данных, построения прогностических моделей, проверки гипотез и понятной презентации результатов для внутренних заказчиков.

Стек здесь проще и приземлённее: Python, машинное обучение, статистика, а также корпоративные инструменты вроде Salesforce CRM, Excel, Outlook и Word. Такая роль подойдёт тому, кто умеет приносить измеримую пользу бизнесу и не ищет обязательно работу вокруг агентов или генеративного ИИ. Плюс очевидный — удалёнка прямо указана в карточке. Ограничение тоже очевидно: это не вакансия для тех, кто хочет работать именно на переднем крае генеративных продуктов.

Откликнуться: ссылка

Старший ИИ-инженер по анализу данных и генеративному ИИ — SolarEdge

SolarEdge ищет старшего ИИ-инженера в Бангалоре с оценочной вилкой 2–5 миллионов индийских рупий в год. Это одна из самых сильных по содержанию вакансий в подборке: от кандидата ждут построения полных конвейеров машинного обучения, сервисов поиска по знаниям, микросервисов для ИИ и интеграции решений с инженерной архитектурой компании.

В карточке перечислены AWS, Azure, Databricks, Autogen, Faiss, API, дообучение моделей, асинхронное программирование и облачные платформы. По сути это роль для инженера, который уже делал прикладные системы с генеративным ИИ, умеет строить поиск по внутренним знаниям и доводить такие решения до рабочего состояния. Привлекает ширина задач и близость к реальным внедрениям. Из минусов — нет явной информации об удалённом формате, графике и дополнительных льготах.

Откликнуться: ссылка

Старший разработчик Java с фокусом на ИИ — Fulcrum Digital

Fulcrum Digital нанимает старшего разработчика в Пуне с вилкой 3–5 миллионов индийских рупий в год. Здесь ИИ идёт не сам по себе, а в связке с тяжёлой серверной разработкой: нужно строить микросервисы, автоматизировать поставку изменений, разворачивать системы в облаке, следить за ошибками и затратами и параллельно разрабатывать сервисы на базе ИИ и машинного обучения на Python.

Из стека указаны Java, Python, AWS, Azure, LangChain, LangGraph, большие языковые модели, распределённые системы, логирование и автоматизированное тестирование. Это хороший вариант для сильного серверного инженера, который хочет перейти глубже в ИИ-направление, не отказываясь от архитектурной ответственности. Отдельный плюс — в карточке отмечены участие в архитектурных обсуждениях и наставничество, так что роль выглядит не только исполнительской.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по агентным системам и большим языковым моделям — Everrising Holdings

Everrising Holdings ищет старшего инженера по прикладным системам на базе агентов и больших языковых моделей с вилкой 240–480 тысяч юаней в год. Локация в карточке обозначена не очень прозрачно, удалённый формат не указан, зато по содержанию это явно корпоративная роль для человека, который умеет строить приватно развёрнутые решения с жёсткими требованиями к доступу, наблюдаемости и качеству.

По описанию нужно проектировать прикладные системы на базе агентов и больших языковых моделей, собирать устойчивые конвейеры целиком, строить систему оценки качества, настраивать вызов инструментов, поиск по знаниям и контроль прав доступа. Важный плюс — это не декоративная вакансия про «поиграться с ИИ», а инженерная работа вокруг реального корпоративного внедрения. Главный красный флаг — слабая прозрачность бытовых условий за пределами зарплатной вилки.

Откликнуться: ссылка

Разработчик решений на базе ИИ и машинного обучения — EXL

EXL открыла вакансию разработчика решений на базе ИИ и машинного обучения в Индии с вилкой 2–3 миллиона индийских рупий в год. По содержанию это история не про исследование моделей, а про корпоративную автоматизацию и управление данными: настройка ИИ-агентов, их интеграция с внутренними системами, автоматизация процессов управления данными, документирование метаданных и происхождения данных, а также отчётность.

В стеке перечислены BigQuery, Cloud SQL, Cloud KMS, Cloud DNS, облачное логирование, конвейеры поставки изменений, контроль качества данных и управление данными. Такая вакансия подойдёт инженеру, которому интересно место на стыке ИИ, облачной инфраструктуры и корпоративного контроля. Но важно понимать характер работы: здесь будет много процессов, интеграций и внутренних правил, а не только собственно работа с моделями.

Откликнуться: ссылка

Разработчик ИИ и инженер по автоматизации тестирования для анализа документов — Virtusa

Virtusa ищет старшего специалиста в Ченнаи с вилкой 2–4,2 миллиона индийских рупий в год. Это одна из самых необычных ролей в выпуске, потому что она соединяет прикладной ИИ и инженерное качество: нужно строить конвейеры для распознавания документов, обработки текста и больших языковых моделей, интегрировать решение со Snowflake и одновременно покрывать всё это автоматическими проверками.

В карточке названы Python, PyTorch, Pytest, Selenium, SQL, Postman, Snowflake, LangChain, а также инструменты для распознавания текста на изображениях и обработки естественного языка. Отдельно упомянуты аудит, отметки времени, разграничение прав доступа, полнота, точность и соответствие требованиям, что намекает на регулируемую среду и высокий спрос на воспроизводимость. Вакансия особенно интересна тем, кто любит сочетание ИИ-разработки и качества, но стоит учитывать широкий круг обязанностей: здесь придётся одновременно строить, проверять и документировать систему.

Откликнуться: ссылка