Свежие вакансии в ИИ

Ниже — шесть свежих ролей для инженеров, которые хотят работать с прикладным ИИ, агентными системами, поиском по базе знаний, платформами машинного обучения и продакшен-инфраструктурой. Я собрал ключевые факты так, чтобы по каждой вакансии было понятно: что за компания, какой уровень нужен, какой стек ждут и кому это может подойти.

Инженер по ИИ уровня staff в LinkedIn

Mountain View, США. Зарплатная вилка — 175–287 тысяч долларов в год. Это тяжёлая продакшен-роль уровня staff: от инженера ждут, что он будет превращать продуктовые задачи в реальные AI-системы, выводить модели в эксплуатацию, управлять графическими вычислительными кластерами для работы моделей с низкой задержкой и отвечать за надёжность сервиса, включая дежурства. По описанию здесь важны системы рекомендаций и классификации, а не лабораторные эксперименты ради экспериментов.

Почему роль интересна: это позиция с большим влиянием сразу на продукт, инфраструктуру и техническое направление. Подойдёт тем, кто уже умеет не только обучать модели, но и держать в голове стоимость, задержки, эксплуатацию и масштаб.

Откликнуться: ссылка

Инженер по встроенным агентным AI-системам в Сан-Хосе

Сан-Хосе, Калифорния. Полная занятость, вилка 170–210 тысяч долларов в год. Роль сфокусирована на встраивании агентных AI-систем прямо в продуктовый стек: нужно проектировать и запускать AI-агентов и помощников, строить конвейеры поиска по базе знаний, делать переиспользуемые шаблоны агентов, подключать внешние инструменты и API, а также выстраивать тестирование, контролируемые выкладки, мониторинг и защиту от деградации качества.

В стеке перечислены C#, C++, Python, Docker, облака, средства наблюдаемости и архитектуры поиска по знаниям. Плюсами выглядят доля в компании, медицинские льготы, оплачиваемый отпуск, отпуск для родителей и программы благополучия. Это сильный вариант для инженера, которому интересен переход от обычной продуктовой разработки к серьёзному агентному слою в боевой системе.

Откликнуться: ссылка

Principal-инженер по системам машинного обучения, удалённо по США

Удалённая роль по США с очень широкой вилкой 139–304 тысячи долларов в год. Это не позиция про одну модель, а про фундамент для всей платформы машинного обучения: стратегия, стандарты для отслеживания экспериментов, хранилища признаков, реестра моделей, эталонные архитектуры конвейеров, интеграции с источниками данных и API, а также надёжность, наблюдаемость, производительность и соответствие требованиям.

Среди технологий указаны Kubeflow, MLflow, Kubernetes, Ray, AWS, Azure, Google Cloud, Java и Python. Такая роль подойдёт человеку, который умеет строить общий платформенный слой для множества команд и переводить бизнес-цели в долгую инженерную дорожную карту.

Откликнуться: ссылка

Старший AI-инженер в Швейцарии

Швейцария, формат с приоритетом удалённой работы, полная занятость, вилка 128–192 тысячи швейцарских франков в год. Роль покрывает почти весь прикладной цикл: общение со стейкхолдерами, проектирование и оптимизацию конвейеров данных, развёртывание облачных решений для AI и машинного обучения, запуск генеративных функций на больших языковых моделях, развитие систем поиска по базе знаний и AI-агентов, а затем оценку моделей и сопровождение всего этого в продакшене.

В стеке — Python, FastAPI, AWS, Azure, Google Cloud, практики MLOps и векторные базы вроде Pinecone, Qdrant и Weaviate, плюс OpenSearch и Elasticsearch. По описанию это хороший вариант для сильного прикладного инженера, который уже научился доводить функции на базе больших языковых моделей до устойчивой эксплуатации и хочет больше автономии в международной команде.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по генеративному ИИ и агентным системам в Индии

Индия, зарплатная вилка 1,86–4,0 миллиона индийских рупий в год. Это старшая роль с фокусом на боевые агентные системы для patient services: нужно строить и поддерживать конвейеры поиска по базе знаний, выпускать AI-агентов, делать повторно используемые шаблоны, выстраивать контуры оценки качества и подключать корпоративные системы вроде MuleSoft DataWeave и Salesforce Health Cloud. Отдельно подчёркивается контроль точности, задержки, стоимости и общего жизненного цикла.

В стеке перечислены Java, Python, JavaScript, GraphQL, PostgreSQL, LangChain, LangGraph, протокол обмена контекстом между моделями, Vertex AI, Claude, Gemini, OpenAI, CrewAI и векторные хранилища. Это хороший выбор для инженера, которому интересна не витринная генеративка, а долгая эксплуатация AI-сервисов внутри крупного клиентского или медицинского контура.

Откликнуться: ссылка

Инженер по рекомендательным моделям и агентному ИИ в программе Binance Accelerator

Домашний формат работы в азиатском регионе программы Binance Accelerator, ориентир по компенсации — 300–348 тысяч филиппинских песо в месяц. Формально это ранний уровень, но задачи уже серьёзные: строить агентные AI-системы, собирать обучающие и оценочные наборы данных, делать рекомендательные механизмы на базе больших языковых моделей, настраивать маршрутизацию инструментов и поиск по контексту, пробовать малые модели для сценариев с жёсткими требованиями к задержке и доводить прототипы до продакшена.

Среди технологий названы Python, PyTorch, поиск по базе знаний, переранжирование, обучение ранжированию, рекомендательные системы, дообучение, вызов функций, многоагентные процессы и дообучение после основной подготовки модели. Вакансия особенно интересна тем, кто хочет войти в рекомендательные и агентные системы через крупный продукт, но стоит помнить, что accelerator-программа почти всегда означает высокий темп и быстрый рост требований.

Откликнуться: ссылка