Сегодня в ленте пять свежих вакансий из AIJobs.net — все опубликованы примерно за последние 5–6 часов и заметно различаются по профилю: от агентных систем и инфраструктуры до классической инженерии машинного обучения. Ниже — сжатый разбор по сути, чтобы можно было понять, стоит ли откликаться, не открывая каждую ссылку вслепую.

AI Engineer — ScaleOps

ScaleOps ищет старшего AI Engineer в Тель-Авиве для очень прикладной работы вокруг клиентской инфраструктуры и оптимизации расходов на облако. По описанию это не роль «сделать очередной чат», а инженерная позиция, где нужно анализировать инфраструктуру в реальном времени, генерировать рекомендации по сокращению затрат, строить конвейеры машинного обучения от обучения до продакшена и разрабатывать автономных ИИ-агентов и многоагентные системы для поиска и устранения проблем. Отдельно упомянуты внутренние инструменты для команд продаж и поддержки, доступ агентов к данным через MCP, а также интеграции со Slack и Jira.

По стеку вакансия выглядит насыщенной: Python, LangChain, LangGraph, MetaGPT, PydanticAI, RAG, векторные базы данных и практики MLOps. Публичной зарплатной вилки нет, зато профиль очень понятный: это хороший вариант для сильного инженера, которому интересны агентные системы, эксплуатационная надёжность и инфраструктурные сценарии, а не только текстовые помощники.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer III — American Express

American Express открыла старшую вакансию в Бангалоре с оценкой дохода 3,715–5,876 млн индийских рупий в год. Здесь фокус уже на крупном корпоративном контуре: нужно строить агентные рабочие процессы с ИИ, серверные сервисы и API, масштабируемые конвейеры данных, переиспользуемые внутренние каркасы для ИИ, а также заниматься проверкой качества больших языковых моделей и проектированием подсказок. Отдельный акцент — приложения с RAG для CRM и взаимодействия с клиентами, причём с требованиями к безопасности, управлению и надёжности.

Технологический набор широкий: Python, LangChain, LangGraph, BigQuery, Dataflow, Cloud Composer, Docker, Google Cloud, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и векторные базы данных. Это роль для тех, кому интересна не демонстрация возможностей ИИ, а его встраивание в большие бизнес-процессы с серьёзными требованиями к качеству и масштабу.

Откликнуться: ссылка

Staff AI Engineer, API & Integrations Team — Factorial

У Factorial свежая staff-вакансия в Мадриде с оценкой вилки 55–60 тысяч евро в год. Судя по описанию, роль находится на стыке продукта, интеграций и ИИ: нужно проектировать агентные сценарии и сценарии с участием человека, создавать ИИ-функции, встроенные прямо в продукт, развивать набор внутренних ИИ-навыков, поднимать системы оценки качества и внедрять генерацию с поиском по данным. Позиция сквозная — от идеи и проектирования до вывода в продакшен и контроля качества результата.

Из технологий прямо названы проектирование API, интеграции с большими языковыми моделями, RAG, облачные платформы, вероятностное моделирование и системное проектирование. Из дополнительных плюсов указаны частная медицинская страховка, языковые курсы, абонемент в зал и питание в офисе. Подойдёт тем, кто хочет делать ИИ-возможности именно как часть продукта, а не жить только внутри исследовательской лаборатории.

Откликнуться: ссылка

Associate AI Engineer — UL Solutions

UL Solutions ищет Associate AI Engineer в Великобритании с оценкой вилки 86–112 тысяч фунтов в год. Несмотря на уровень associate, по задачам это вполне серьёзная продакшен-инженерия: построение непрерывной поставки для AI-сервисов, эксперименты и A/B-тесты, внедрение практик MLOps, интеграция ИИ-функций в масштабируемые приложения, мониторинг моделей в продакшене и перевод бизнес-задач в рабочие инженерные решения.

В требованиях и стеке фигурируют Python, Azure, Docker, Kubernetes, интеграция API, RAG, ответственное применение ИИ, безопасность и соответствие требованиям. Это вакансия для инженеров, которые хотят входить в ИИ через надёжный производственный контур: меньше шума вокруг модных слов, больше дисциплины вокруг эксплуатации, безопасности и измеримого результата.

Откликнуться: ссылка

Machine Learning Engineer PhD — Madiff

Madiff предлагает полностью удалённую вакансию инженера машинного обучения с оценкой вилки 116–160 тысяч долларов в год. Это уже более классическая роль полного цикла: исследование и прототипирование моделей, развёртывание и мониторинг, построение конвейеров данных и хранилища признаков, а также взаимодействие с инженерами данных и участие в технической предпродажной работе. Отдельно указано требование PhD, так что вакансия ориентирована на людей с выраженным исследовательским бэкграундом.

В стеке — Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, практики MLOps, а также AWS, Azure и Google Cloud; дополнительно упомянуты контейнеры и микросервисы. Из плюсов прямо названы гибкий график, бюджет на обучение и возможность заметно влиять на клиентские проекты. Хороший вариант для кандидатов, которым нужен удалённый формат и при этом не хочется уходить в узкую академическую роль без выхода в продакшен.

Откликнуться: ссылка