Свежая подборка по рынку ИИ показывает понятный сдвиг: компании ищут не просто людей, которые умеют работать с моделями, а инженеров и исследователей, способных доводить ИИ-системы до рабочего состояния в продакшене, следить за качеством данных, строить оценки и держать под контролем стоимость, надёжность и риски. Ниже — девять ролей, где уже видно, как именно выглядит этот спрос на практике.

Senior Applied AI Researcher в Sola Security

Sola Security ищет старшего прикладного исследователя ИИ в Рамат-Гане, Израиль. Это роль на стыке исследований и продукта: нужно строить агентные системы для анализа и автоматизации задач кибербезопасности, заниматься поиском связей в данных, сопоставлением схем, семантическим моделированием и выстраивать тесты и оценки как для моделей, так и для целых систем.

Из требований особенно заметны сильный прикладной бэкграунд в ИИ и машинном обучении, опыт с большими языковыми моделями и агентами, Python, современные ИИ-фреймворки и уверенная работа со структурированными и полуструктурированными данными. В плюс идут графы знаний и опыт в безопасности или состязательных средах. Это хороший вариант для кандидата, которому мало чистой исследовательской работы и хочется видеть, как идеи превращаются в инструмент для реальных команд безопасности.

Откликнуться: ссылка

Machine Learning Engineer, Quality Intelligence в AfterQuery

AfterQuery открыла одну из самых сильных вакансий сегодняшнего набора: роль Founding Machine Learning Engineer, Quality Intelligence в Сан-Франциско с вилкой $200k–$300k. Компания описывает себя как прикладную исследовательскую лабораторию, которая поставляет данные и среды оценки ведущим разработчикам базовых моделей; отдельно упомянуты раунд серии A на $30 млн, оценка $300 млн и выручка свыше $100 млн в годовом пересчёте.

По сути это роль владельца направления качества данных и оценивания: нужно строить системы сопоставления экспертов, прогнозирования качества, поиска аномалий и оценки задач, ревьюеров и поставок данных. Ищут человека с 3–6 годами релевантного опыта, сильной продуктовой инженерией, прикладным машинным обучением и опытом в ранжировании, рекомендациях, поисковом качестве и работе с шумными сигналами. Вакансия особенно интересна тем, кто хочет быть рядом с контуром улучшения передовых моделей, но стоит понимать: это не академическая роль, а тяжёлая инженерная работа по качеству на грязных данных и под высокой ответственностью.

Откликнуться: ссылка

Applied AI Engineer в Automat

Automat, команда выходцев из Google Creative Lab и Samsung Think Tank Team, нанимает прикладного инженера ИИ в Сан-Франциско с зарплатой $175k–$220k. Компания строит корпоративных ИИ-агентов, автоматизацию процессов и решения для обработки документов, а в самой роли нужно вместе с инженерами внедрения и клиентами быстро собирать и запускать прикладные инструменты на базе современных моделей.

По стеку здесь важны Python, TypeScript, API от OpenAI, Google и Anthropic, Vercel AI SDK, Next.js, REST API и знакомство с моделями, которые умеют работать с интерфейсами и действиями на компьютере. От кандидата ждут 3–6+ лет опыта, спокойствия в условиях неопределённости и готовности носить много шляп, как это бывает в стартапе. Хороший выбор для инженера, которому нравится пересечение продукта, внедрения и быстрой сборки полезных инструментов, но темп и ожидание раннего вклада будут высокими.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer в Ursus

Ursus ищет инженера ИИ в Фостер-Сити, Калифорния, с вилкой $180k–$220k. Это уже не роль про красивые демонстрации, а про эксплуатацию агентных систем: проектирование MCP-серверов, многошаговых процессов, интеграций с внешними агентами и полный цикл от проектирования API до мониторинга и укрепления поведения в продакшене.

В требованиях напрямую названы Python, асинхронные сервисы, GCP или AWS, контейнеры, оценки, наблюдаемость и трассировка, а также опыт запуска и сопровождения больших языковых моделей и агентов в рабочей среде. Ищут специалиста с 3–7+ годами коммерческой разработки и сильным продуктовым чутьём. Это вакансия для тех, кто уже видел реальные сбои агентных систем и умеет чинить надёжность, задержки и стоимость, а не только подбирать удачные подсказки.

Откликнуться: ссылка

AI Agent & Data Quality Intern в ATB Technologies

ATB Technologies опубликовала редкую для рынка стартовую роль: оплачиваемую стажировку по ИИ-агентам и качеству данных в Честерфилде, штат Миссури. Это осенняя программа на 12 недель с занятостью от 20 часов в неделю и обязательным присутствием в офисе.

Стажёру предстоит проверять ИИ-агентов на прочность, документировать удачные и неудачные стратегии подсказок, улучшать качество данных во внутренних системах, обновлять документацию и собирать прототипы в Copilot Studio. Зарплата не раскрыта, но прямо сказано, что стажировка оплачиваемая; из бытовых плюсов упомянут оплачиваемый компанией обед три дня в неделю. Для студента или специалиста в начале карьеры это необычно конкретная точка входа в оценку агентов, прикладную проверку качества и внутренние ИИ-операции.

Откликнуться: ссылка

Data Scientist Associate Manager в Allstate

Allstate открыла удалённую по США управленческую вакансию в области науки о данных с годовой вилкой $134k–$209,750. Роль интересна тем, что соединяет классическое прогнозное моделирование с более новыми агентными системами: нужно вести команды, определять техническую стратегию, строить решения для принятия решений и помогать с облачным развёртыванием машинного обучения, систем выбора и агентных инструментов.

В требованиях — 5+ лет работы с Python, а также опыт с R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Docker, конвейерами непрерывной поставки, наблюдаемостью и облачной безопасностью. Отдельно отмечены знакомство или серьёзный интерес к генеративным и агентным системам, а также к AWS Bedrock или Azure Foundry. Ограничения тоже ясны: спонсорства визы нет, а для удалённой работы нужно соответствовать требованиям по домашнему рабочему месту. Сильный вариант для старшего специалиста, который умеет совмещать руководство, платформенное мышление и прикладную разработку.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Engineer в AmTrust Financial Services

AmTrust ищет старшего инженера ИИ в Кливленде с вилкой $125k–$145k. По описанию это роль для человека, который одинаково уверенно чувствует себя в разработке моделей и в обычной инженерной поставке: здесь есть TensorFlow и PyTorch, Python и C#, работа с API и приложениями, SQL и NoSQL, документация, исправление ошибок и наставничество для младших коллег.

Дополнительно полезны Azure, AWS, Azure DevOps и API Management. По тону вакансии видно, что это скорее корпоративная модернизация с применением ИИ, чем исследовательская лаборатория. Подойдёт кандидату, которому нравится сочетание прикладной разработки, координации со стейкхолдерами и лидерства внутри регулируемого бизнеса.

Откликнуться: ссылка

Production AI Engineer в Check Point Software Technologies

Подразделение Harmony Email Security and Collaboration в Check Point ищет инженера по продакшен-эксплуатации ИИ-систем. Роль опубликована совсем недавно и находится на стыке инженерии платформы и ИИ-продукта: распределённые системы в AWS, конвейеры непрерывной поставки, Python-автоматизация, Docker, Kubernetes или ECS, мониторинг, оповещения, планирование ёмкости, многопользовательская облачная среда и перевод решений в контур, соответствующий требованиям регуляторов.

Базовая вилка — $145k–$165k плюс бонусы и дополнительные формы вознаграждения. Есть и важное ограничение: кандидат уже должен иметь право на работу в США без спонсорства. Это сильная позиция для инженера эксплуатации или DevOps-специалиста, который уже сместился в сторону ИИ и хочет заниматься безопасностью, масштабом и дисциплиной продакшена, а не исследованиями моделей.

Откликнуться: ссылка

Principal ML Engineer в ZeroDrift

ZeroDrift, молодая компания, которая строит систему проверки корпоративных сообщений перед отправкой на соответствие требованиям, нанимает главного инженера по машинному обучению в Нью-Йорке. Компенсация сильная: $200k–$250k базы плюс бонус и значимая доля в компании. Формат — гибридный, с привязкой к офису в Нью-Йорке.

Это очень взрослая инженерная роль для специалиста с 8+ годами в разработке и 4+ годами в инфраструктуре продакшен-моделей и больших языковых моделей. Среди задач — воспроизводимые конвейеры дообучения, наборы оценок, проверки на регрессию, версионирование датасетов, низкозадержечная выдача, канареечные релизы, откаты и отслеживание деградации. В стеке названы PyTorch, LoRA, SFT, vLLM или TensorRT-LLM, Python, контейнеры, облачная инфраструктура и наблюдаемость. Это вакансия для очень сильного индивидуального участника, который хочет владеть сердцем ИИ-инфраструктуры, а не носить исследовательский титул без реального контроля над системой.

Откликнуться: ссылка

В целом сегодняшняя подборка хорошо показывает, где сейчас реальный спрос: агентные системы, качество данных, оценки, эксплуатация в продакшене и прикладная надёжность. Если вам интересен рынок ИИ-работы не в виде абстрактных «вакансий будущего», а как конкретный набор обязанностей, стеков и ограничений, то именно такие роли сейчас лучше всего отражают, за что компании готовы платить по-настоящему.