Сегодняшняя пятёрка получилась очень неровной по типу работы, и это даже полезно: рядом стоят робототехника, внутренняя автоматизация бизнеса, агентные контуры для крупных брендов, прикладной AI для инвестиций и исследовательская роль на стыке медицины и компьютерных агентов. Ниже — кратко по сути, чтобы можно было понять уровень, стек и характер нагрузки ещё до открытия карточки.

Инженер по глубинному обучению для робоманипуляции — Persona AI

Persona AI набирает одного из первых инженеров в команду, которая учит роботов выполнять физическую работу в реальном мире. Фокус роли очень конкретный: ловкая манипуляция предметами с помощью человекоподобных многопалых кистей, обучение от простых захватов к длинным сценариям с инструментами, работа с тактильными сигналами и данными о положении суставов, а затем проверка всего этого уже на реальном железе, а не только в симуляции.

По требованиям это тяжёлая специализированная позиция: ожидают магистратуру или докторскую степень, минимум три года работы с глубинным обучением в роботоманипуляции, опыт с поведенческим копированием, моделями, которые связывают изображение, язык и действие, политиками на основе диффузии и внедрением нейросетей в рабочую среду. Зарплата не указана, зато сама роль выглядит очень сильной для людей, которым интересен воплощённый ИИ, а не очередной офисный помощник. Здесь важно понимать и цену входа: это ниша с высоким порогом и очень прикладной ответственностью.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer — True Classic

True Classic — это не лаборатория, а крупный потребительский бренд одежды, и именно этим вакансия интересна. Компания хочет человека, который будет встраивать AI сразу в привлечение клиентов, удержание, операции, электронную коммерцию, мерчандайзинг и финансы, то есть влияние на бизнес здесь обещают очень широкое. По сути это роль внутреннего строителя: не исследовать в вакууме, а быстро собирать рабочие системы под коммерческие задачи.

Стек указан довольно приземлённый и полезный: Python, React, Node.js, Express, AWS, Heroku, GitHub, программные интерфейсы, сценарии с большими языковыми моделями и интеграции с Meta, Google, TikTok, Klaviyo, Triple Whale и Shopify. Зарплата — от 75 до 85 тысяч долларов в год плюс бонус. Плюсы понятные: оплачиваемая медицина, безлимитный отпуск, доплата на здоровье, компенсация рабочего места, матчинг пенсионных взносов и годовой лимит на продукцию. Но есть и явный минус: пять дней в неделю в офисе в районе Лос-Анджелеса при довольно скромной вилке для AI-инженера.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer — Fanatics

Fanatics ищет инженера в Нью-Йорке на роль, где AI встроен прямо в бизнес-контур огромной спортивной платформы. Компания оперирует в электронной торговле, коллекционных товарах и ставках, заявляет аудиторию более 100 миллионов болельщиков, около 900 партнёров в спортивной индустрии, 2,5 тысячи спортсменов и знаменитостей и свыше 2 тысяч розничных точек. Поэтому интерес роли не только в технологии, но и в масштабе: решения здесь могут быстро пройти путь от идеи до заметного эффекта в большой операционной машине.

По описанию инженер будет напрямую работать с бизнес-руководителями, искать процессы под автоматизацию, собирать и запускать агентные сценарии, проводить проверки качества и влиять на общую AI-стратегию. Среди ожиданий — опыт с API больших языковых моделей, инструментальными протоколами для агентов, агентными каркасами вроде Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph и CrewAI, а также навыки в поиске по внутренним данным, настройке подсказок и оценке качества. Зарплата заявлена на уровне 90–95 тысяч долларов в год. Для Нью-Йорка и такого объёма ответственности это выглядит довольно скромно, так что вакансия интересна прежде всего тем, кто готов обменять часть денег на широкую зону влияния и узнаваемый бренд.

Откликнуться: ссылка

Member of Technical Staff, исследователь AI — Kinetic Systems

Kinetic Systems — молодой стартап из орбиты Stanford, который работает на пересечении компьютерных агентов, данных от людей и медицины. Эта роль нацелена не на поверхностный слой приложений, а на улучшение качества передовых моделей в экономически важных медицинских сценариях. По сути человеку предстоит строить новые проверки качества, среды для обучения с подкреплением и наборы тестов для реальных медицинских рабочих процессов, а также обучать и оценивать компьютерных агентов, способных работать со сложными медицинскими интерфейсами.

Порог входа очень высокий: нужен как минимум один первый авторский материал на топовой конференции по машинному обучению, сильная практика с PyTorch и HuggingFace, понимание современных контуров обучения с подкреплением и готовность работать очно в интенсивной ранней компании. Зарплата не раскрыта, но обещают значимую долю в компании, безлимитный отпуск, полное медстрахование, пенсионную программу и бесплатные обеды и ужины. Хороший вариант для тех, кто хочет совместить исследовательскую траекторию с реальным прикладным воздействием, но нужно быть готовым к высокому темпу и узкой требовательной среде.

Откликнуться: ссылка

Applied AI Engineer — KelAI

KelAI ищет прикладного AI-инженера в Нью-Йорке на роль вокруг инвестиционных исследований, анализа данных и поиска идей для заработка на рынке. Это не чистая наука и не классический корпоративный помощник: здесь AI должен помогать внутренним командам и институциональным инвесторам принимать решения, а значит на первый план выходят надёжность, проверяемость и понятная полезность результата.

Вилка заметно выше, чем у части соседних вакансий: от 130 до 215 тысяч долларов в год. От кандидата ждут 2–3 года опыта в стартапе, AI-лаборатории или крупной технологической компании, сильную инженерную базу и практику с большими языковыми моделями, агентами, поиском по внутренним данным с подстановкой в ответ, вызовом инструментов и оркестрацией рабочих сценариев. Плюс — роль выглядит содержательно для тех, кому интересны прикладные оценки качества и запуск систем в реальную работу. Потенциальный минус типичен для ранних компаний: высокая самостоятельность, мало места для долгого входа и, скорее всего, большая ставка на личную зрелость с первых недель.

Откликнуться: ссылка

Если выбирать по типу траектории, то Persona AI и Kinetic Systems — это ставки на сложную глубинную экспертизу, Fanatics и True Classic — на широкий бизнес-эффект внутри компаний, а KelAI — на прикладной AI в финансах с более сильной компенсацией. В такой подборке особенно видно, что рынок снова расходится на два полюса: либо узкая тяжёлая специализация, либо быстрый практический эффект для бизнеса.