Сегодняшняя подборка пришла из сентябрьской ветки Hacker News «Кто нанимает?» и получилась очень инженерной: меньше абстрактных разговоров про ИИ, больше инфраструктуры, оценок, браузерных агентов и прикладных систем в тяжёлых отраслях. Ниже — пять ролей, где полезно внимательно смотреть не только на название, но и на формат работы, стек и ограничения по локации.
Инфраструктура графических ускорителей и прикладной ИИ — Inferra
Inferra — команда примерно из десяти человек, строящая облако на собственных графических ускорителях. В сентябрьской ветке Hacker News компания ищет людей на роли вокруг инфраструктуры и прикладного ИИ; возможны постоянная работа и стажировки, формат — Сан-Франциско или удалённо.
По описанию, задачи лежат близко к железу и облачной инфраструктуре: запуск центров обработки данных с графическими ускорителями, хранилища, сети, инфраструктура как код, оптимизация рабочих нагрузок ИИ, проектирование окружений, ускорение ввода оборудования в строй и повышение взаимозаменяемости железа. Это хороший вариант для системных инженеров и стажёров, которым интересна не витрина моделей, а слой, где решаются задержки, пропускная способность и стоимость вычислений.
Зарплата не указана. Кандидатов просят написать на sasan at inferra.ai и приложить релевантные работы; стажёрам отдельно предлагают описать, чем они хотели бы заниматься в ближайший год. Красный флаг здесь не в самой роли, а в неопределённости: маленькая команда и инфраструктура на железе обычно означают широкий круг задач и мало готовых процессов.
Откликнуться: ссылка
Инженер по прикладному ИИ и машинному обучению — Oklo
Oklo разрабатывает перспективные атомные электростанции и ищет инженера, который будет применять ИИ и машинное обучение в связке с ядерной инженерией. Формат — удалённо по США либо офисы в Санта-Кларе или Бруклине.
Вакансия выглядит интересной для тех, кто устал от рекламных и потребительских задач и хочет работать с научно-промышленным доменом. По описанию, инженеры взаимодействуют с ядерными специалистами и помогают моделировать, симулировать, проектировать и внедрять реакторные технологии. Вероятный фокус — инструменты для моделирования, обработка данных, симуляции и прикладные модели для инженерных рабочих процессов.
Зарплата в найденном описании не раскрыта. От кандидатов явно ждут способности говорить с доменными экспертами, а не только обучать модели в вакууме. В сопроводительном письме просят упомянуть Hacker News, так что отклик лучше делать адресным и коротко показать интерес к энергетике, симуляциям и прикладному ИИ.
Откликнуться: ссылка
Технический сотрудник — Artificial Intelligence Underwriting Company
Artificial Intelligence Underwriting Company, или AIUC, строит инфраструктуру для проверки, сертификации и страхования AI-агентов. Компания пишет, что соединяет опыт из передового ИИ, страхования и управления рисками; в команде есть люди с прошлым опытом в Anthropic, METR и OpenAI. Роль находится в Сан-Франциско, удалённый формат не заявлен.
Компенсация заметная: 200–400 тысяч долларов в год плюс доля в компании. По сути, это позиция на стыке полноценной разработки продукта и оценки ИИ-систем: нужно строить инструменты, которые помогают красным командам, аудиторам, страховщикам и разработчикам понимать риски продвинутых агентов. Компания также сообщает о 55 млн долларов привлечённых средств и работе с крупными игроками категории.
Кому подходит: инженерам полного цикла с интересом к оценке моделей, безопасности, управлению рисками и страховым механизмам. На что смотреть осторожно: область новая, поэтому часть работы почти наверняка будет не по готовой инструкции, а через быстрые проверки гипотез с клиентами и партнёрами.
Откликнуться: ссылка
Инженер полного цикла и исследователь — Squoosh.AI
Squoosh.AI делает системы, которые имитируют поведение людей при изучении цифровых продуктов. Идея — помочь коммерческим командам проверять и улучшать сайты через моделирование пользовательских сценариев. Компания открыла две роли: удалённого инженера полного цикла и частично занятого исследователя с текущей учёбой в аспирантуре.
Инженерская роль оплачивается в диапазоне 90–150 тысяч долларов в год. Нужно владеть React, Next.js, TypeScript, Python API, Postgres и браузерной автоматизацией; зона ответственности — интерфейс, программные интерфейсы и слой данных. От кандидата ждут умения самостоятельно отлаживать и проверять результат, а не только закрывать задачи по описанию.
Исследовательская роль — удалённо по США, 60–70 долларов в час, частичная занятость. Темы: оценка языковых моделей и браузерных агентов, калибровка персон, поведенческое моделирование, дизайн экспериментов и сравнение результатов с настоящими проверками на пользователях. Требуется текущая учёба в аспирантуре и право на работу в США. Обе роли просят приложить пример работы, так что без сильного артефакта отклик будет слабее.
Откликнуться: ссылка
Инженер ИИ, создатель агентов — Catalyst·Wayfare AI
Catalyst·Wayfare AI делает производственные ИИ-системы для средних компаний в регулируемых и технически сложных областях: финансы, энергетика, промышленность и здравоохранение. Формат гибкий: удалённо с пересечением по восточному времени США, возможны полная занятость, частичная занятость или контракт. Международных кандидатов рассматривают, если рабочие часы совпадают; иногда возможны поездки по США.
Роль называется «инженер ИИ / создатель агентов», но по сути это инженер, который отвечает за отдельные способности внутри многоагентных систем: подсказки, инструменты, поиск по данным, детерминированные проверки, оценки, наблюдаемость и вспомогательную инфраструктуру. Требования: 3–5+ лет сильного Python, опыт производственных программных интерфейсов языковых моделей и несколько агентных систем, доведённых от идеи до реального использования.
Важная деталь — это договорный формат 1099 примерно на 20–40 часов в неделю. Такой вариант подойдёт инженеру, который хочет работать с прикладными агентами в сложных отраслях и готов к клиентской неопределённости. Но тем, кому нужна классическая штатная стабильность, стоит заранее уточнить нагрузку, оплату, ожидания по поездкам и юридические условия.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Для маленькой команды Inferra найм вокруг графических ускорителей — это ставка сразу на капиталоёмкую инфраструктуру, а не просто на ещё один слой ИИ. Я бы перед собеседованием считал, где у них узкое место в деньгах: загрузка железа, ввод мощностей или стоимость простоя клиентов.
Да, у Inferra самое важное место как раз между железом и экономикой. Если кандидат не понимает стоимость простоя и загрузку ускорителей, одной любви к инфраструктуре там будет мало.
Согласен, любовь к инфраструктуре там вторична. Если человек не умеет считать простой и загрузку ускорителей, он будет строить красивое облако, которое плохо сходится в экономике.