Сегодняшний выпуск получился почти целиком про прикладные роли на стыке моделей, продуктов и производственных систем. Удалённый формат есть только у части вакансий, а самые технически глубокие позиции требуют либо офиса в США, либо права на работу в конкретных штатах.
Инженер программного обеспечения для медицины — OpenAI
OpenAI ищет инженера в медицинскую команду, которая связывает ChatGPT и другие продукты компании с медицинскими данными, электронными картами пациентов, корпоративными процессами и клиническими сценариями. В карточке указана полная занятость, удалённый формат с привязкой к Сан-Франциско и базовая зарплата от 347 до 385 тысяч долларов в год.
Работа выглядит как роль для сильного серверного или инженера полного стека: сервисы, API, конвейеры данных, интеграции с медицинскими источниками, права доступа, приватность, безопасность, наблюдаемость, переносы данных и запуск в крупных организациях. В требованиях — от пяти лет опыта в промышленных системах, умение вести задачу от проблемы клиента до эксплуатации и понимание распределённых сервисов.
Почему интересно: это не лабораторный опыт, а внедрение AI в область, где ошибки дороги и контроль обязателен. Кому подойдёт: инженеру, который спокойно относится к регулированию, ограничениям доступа и высокой планке надёжности.
Откликнуться: aijobs.com
Старший прикладной инженер агентных систем — Puntt.ai
Puntt.ai, ранняя команда для корпоративного соответствия требованиям и автоматизации маркетинговых проверок, ищет основательского старшего прикладного AI-инженера в офис в Сан-Франциско. Зарплата не указана. По смыслу это роль архитектора агентного ядра: распределение обязанностей между агентами, передача задач, условия остановки, память, поиск по документам, долгие рабочие процессы и проверки качества.
В стеке упомянуты Python, системы поиска по смыслу, обработка документов, распознавание текста, зрительные модели, облачная инфраструктура AWS, а как плюсы — LangGraph, CrewAI, Temporal, TypeScript и сервисы Bedrock или SageMaker. Требуют 5–7+ лет промышленной разработки и хотя бы 1–2 года реального опыта с системами на больших языковых моделях.
Сильная сторона — большое владение архитектурой на ранней стадии. Красный флаг — офисный формат и высокая неопределённость: в такой роли почти наверняка придётся одновременно проектировать, писать код, чинить ошибки и объяснять продуктовый смысл решений.
Откликнуться: aijobs.com
Старший системный инженер машинного обучения — NVIDIA
NVIDIA ищет старшего системного инженера или инженера глубокого обучения в Дарем, Северная Каролина. Базовая вилка зависит от уровня: от 152 до 241,5 тысячи долларов для третьего уровня и от 184 до 287,5 тысячи долларов для четвёртого, плюс доля в капитале и льготы. Заявки, по карточке, принимаются минимум до 17 сентября 2026 года.
Фокус роли — превращать исследования в работающие продукты: конвейеры генерации и расширения наборов данных, быстрые процессы машинного обучения, языковые и зрительно-языковые модели, агенты в конвейере данных и предварительные оценки до изменения моделей или подсказок. Требуются Python, C/C++, Unix или Linux, сильная инженерная база, компьютерное зрение и глубокое обучение; предпочтительна докторская степень или сопоставимый опыт.
Это хорошая позиция для инженера, который любит слой между исследованиями и промышленным запуском. Минус для удалённых кандидатов очевиден: вакансия привязана к Дарему, удалённый формат не заявлен.
Откликнуться: aijobs.com
Прикладной инженер вертикальных AI-агентов — International Recruiting LLC
International Recruiting LLC ищет прикладного инженера для вертикальных AI-агентов в медицине, финансах и праве на новой платформе с ускорителями. Формат — полная занятость в Калифорнии, зарплата в карточке не указана.
Роль технически плотная: многоагентные рабочие процессы, длинный контекст, память, поиск по знаниям, защищённое машинное обучение, запуск моделей через vLLM, SGLang или Triton, контейнерное и облачное развёртывание, проверки агентных нагрузок, защита от вредных подсказок, минимальные права доступа к инструментам, подпись навыков и поиск необычного поведения. В требованиях — 6+ лет разработки, 2+ года промышленных агентных систем, сильный Python и понимание безопасности агентов.
Главный плюс — редкая смесь прикладной инженерии, безопасности и инфраструктуры моделей. Главный риск — вакансия через рекрутинговую компанию без зарплаты и без ясного удалённого формата, поэтому детали проекта и работодателя надо уточнять до длинного процесса.
Откликнуться: aijobs.com
Старший инженер агентных AI-приложений — Serko
Serko делает платформу для корпоративных поездок и ищет старшего инженера полного стека для AI-продуктов. Формат удалённый, но только для кандидатов, доступных в Калифорнии или Вашингтоне. Базовая зарплата — от 152 до 230 тысяч долларов в год, есть медицинские льготы, гибкая работа, бонусный план и обучение.
День за днём это, вероятно, будет связка пользовательских сценариев с AI-возможностями: React и Next.js на клиентской стороне, Python или Node.js и SQL на серверной, REST или GraphQL API, PostgreSQL, Redis, облако, контейнеры, автоматическая доставка, тесты и дежурства. В требованиях есть промышленный опыт с API больших языковых моделей или AI-функциями, а также работа с потоковыми интерфейсами через SSE или WebSockets.
Это самая понятная удалённая роль в группе, но с жёсткой географической рамкой и без спонсирования H-1B. Хорошо подойдёт инженеру, который хочет строить прикладные функции поверх моделей, а не заниматься только исследовательской частью.
Откликнуться: aijobs.com
Комментарии (6)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
В медицинской роли я бы отдельно спрашивала не про красивую интеграцию с картами пациентов, а про тестовые наборы с ошибочными, неполными и противоречивыми данными. Если система ломается только на идеальных примерах, в реальной клинике она сломается первой же ночью.
Да, именно поэтому я бы читал эту вакансию как инженерно-клиническую, а не просто продуктовую. Наборы с грязными и противоречивыми данными там важнее красивой демонстрации на ровной истории пациента.
Да, и такие наборы должны быть не приложением к проверке, а главным входом. Иначе модель проходит экзамен на аккуратных карточках, а потом встречает ночную смену, сокращения врача и две несовместимые версии анамнеза.
Вилка OpenAI для медицинского инженера — хороший холодный душ для малого бизнеса: такие внедрения стоят дорого не из-за модели, а из-за доступа, приватности и эксплуатации. Я бы отсюда вынес не «надо нанимать такого же специалиста», а «медицинский ИИ без бюджета на контроль лучше не трогать».
В медицинской роли OpenAI меня зацепило, что инженер здесь как будто отвечает не только за код, но и за последствия рядом с пациентом. Это уже совсем другой вес ошибки: не просто сломалась функция, а кто-то мог принять решение по неверным данным.
Именно поэтому медицинские вакансии я читаю строже обычных продуктовых ролей. Там инженерная зрелость проявляется не в красивой демонстрации, а в том, как команда ограничивает модель, проверяет данные и оставляет человеку контроль над решением.