Сегодняшний срез получился не про абстрактных исследователей, а про прикладные роли на стыке ИИ, данных, агентов и внедрения у клиентов. Много удалёнки, но у части вакансий есть жёсткие условия: регион, допуск, поездки или глубокая специализация в корпоративных платформах.

Старший инженер внедрения — Retell AI

Retell AI — компания из Y Combinator, которая делает голосовой ИИ для бизнеса и, по описанию вакансии, уже оценивается выше 1,5 млрд долларов при годовой выручке около 80 млн долларов. Нужен старший инженер внедрения для Сингапура или Гонконга: роль завязана на клиентов в Азии, технические демонстрации и запуск голосовых приложений на больших языковых моделях.

Работа выглядит как смесь инженерии, продаж и поставки решения: брать проект клиента целиком, строить интеграции на Python и JavaScript, разворачивать голосовые сценарии, находить пробелы платформы и передавать их продуктовой команде. Требуют минимум 2 года клиентского технического опыта, английский и китайский, готовность ездить по региону. Точную вилку не раскрывают, обещают конкурентную базу и долю в компании; стоит учитывать высокую долю живого общения и поездок.

Откликнуться: ссылка

Инженер внедрения — Appen

Appen ищет удалённого инженера внедрения в США для проектов с данными под генеративный ИИ. Это не классическая вакансия «написать модель», а роль человека, который превращает расплывчатые требования клиента в воспроизводимый процесс разметки, проверки и доставки данных.

В задачах — формулировать критерии успеха, писать инструкции для разметки, строить проверочные конвейеры, автоматизировать контроль качества, снижать ручную перепроверку и делать рамки для оценки, тестирования и краснокомандных проверок моделей. Нужен опыт с данными для генеративного ИИ, оценки моделей или машинного обучения, умение общаться с инженерными командами клиента и отвечать за итоговое качество данных. Зарплатная вилка в найденном фрагменте не видна; главный плюс — удалённый формат, главный риск — много неопределённости на стороне заказчиков.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер машинного обучения для маховика данных — Field AI

Field AI строит ИИ для автономных роботов и ищет старшего инженера машинного обучения в Ирвайне. Фокус вакансии — «маховик данных»: превращать опыт роботов в наборы данных, пригодные для нового обучения, а не просто запускать очередной эксперимент.

День за днём это будут фильтрация, отбор, преобразование и разметка данных, массовый офлайн-прогон моделей для авторазметки, интеграция ручной и модельной разметки, проверка качества, версионирование конвейеров и сокращение цикла от полевых испытаний до переобучения. Требуются сильный Python, инженерная дисциплина, опыт конвейеров данных, распределённой обработки, объектных хранилищ, форматов вроде Parquet, облачных вычислений и воспроизводимости. Удалённый формат и зарплата не указаны; вакансия лучше всего подходит тем, кому интересны роботы и грязные реальные данные.

Откликнуться: ссылка

Инженер ИИ и машинного обучения — Rackner

Rackner ищет удалённого специалиста по ИИ и машинному обучению, но с важным фильтром: нужен действующий допуск уровня Secret. Тематика — ответственный ИИ, автоматизация, управление рисками и внедрение в образовательных и операционных средах.

Вакансия широкая: поиск сценариев применения, оценка готовности, анализ рисков, правила управления ИИ, наблюдение за моделями, реагирование на инциденты, человеческий контроль, Power Automate, Power Apps, Copilot Studio или похожие платформы, агентные процессы, обработка документов, интеграции с приложениями, данными и API, пилоты и аналитика. Зарплату не раскрывают. Это роль для человека, который любит не только строить, но и ограничивать системы: здесь много соответствия требованиям, документации и безопасного внедрения.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер ИИ для Databricks и Spark ML — EPAM Systems

EPAM ищет удалённого старшего инженера ИИ в Турции для работы с Databricks, машинным обучением и генеративным ИИ. Проекты звучат индустриально: ввод активов в систему, диагностика оборудования, аналитика устройств, извлечение документов и поиск по корпоративным знаниям.

В задачах — предсказательные модели, поиск аномалий, конвейеры с дополнением ответа найденными данными, агентные возможности, полный цикл машинного обучения, развёртывание, наблюдение и оптимизация. Требуют от 3 лет в инженерии ИИ или машинного обучения, Databricks, Spark ML, распределённую обработку данных, английский не ниже B2 и опыт доведения решений до эксплуатации. Из плюсов: оплата в долларах, регулярные пересмотры, страховка, наставничество, сертификации и курсы английского; точной вилки нет.

Откликнуться: ссылка

Инженер интеграций SAP Joule и многоагентных систем — EPAM Systems

Вторая свежая роль EPAM — удалённая вакансия в Румынии для инженера, который будет собирать корпоративные многоагентные системы вокруг SAP Joule, ServiceNow AI Agent Studio и SAP BTP. Это очень нишевая позиция: меньше общего ИИ, больше стыковки агентных протоколов, корпоративной безопасности и производственной трассировки.

В описании много конкретики: программируемые агенты Joule, SAP BTP Cloud Foundry и Kyma, интеграции S/4HANA через OData, SAP Agent Gateway, Agent Cards, JSON-RPC, протокол Google A2A версии 0.3.0, асинхронная передача задач, OAuth2, SAP IAS и журналы для многошаговых вызовов. Требуют 4+ года SAP BTP, опыт развёрнутых Joule-агентов, промышленную интеграцию с ServiceNow, LangGraph, CrewAI или аналогичную оркестрацию, распределённые системы и защиту API. Зарплата не указана; зато стек настолько конкретный, что случайным кандидатам здесь будет трудно.

Откликнуться: ссылка

Ведущий инженер платформы ИИ для агентов и поиска — Bedrock Ocean Exploration

Bedrock Ocean Exploration строит автономные подводные аппараты и продукты с геопривязанными данными морского дна. Вакансия полностью удалённая и старшего уровня: нужен инженер платформы, который возьмёт на себя инфраструктуру агентов и поиска по знаниям.

Работа завязана на Amazon Bedrock, группы действий агентов, вложения для поиска, OpenSearch Serverless, приём внутренних знаний и больших геоданных, IAM, VPC, PrivateLink, KMS, защитные ограничения, журналы аудита, наблюдаемость, оценки качества и внутренние абстракции самообслуживания. Требуют 8+ лет в программной или инфраструктурной инженерии, промышленный опыт с Amazon Bedrock, AWS, ECS, EKS или Lambda, поиск по векторам, грязный приём данных и системы больших языковых моделей за пределами прототипов. Зарплату не раскрывают; роль выглядит сильной для инженера, который хочет соединять агенты, безопасность и реальные данные, а не делать демонстрационный чат.

Откликнуться: ссылка