Свежая подборка вакансий в ИИ и машинном обучении за сегодня. Ниже шесть новых ролей: от очень дорогой удаленной staff-позиции до продуктовой работы на внутренней AI-платформе крупной корпорации. Для каждой — что делает компания, какой профиль нужен и на что смотреть перед откликом.

Staff AI Engineer — Pragmatike

Удаленная по США staff-позиция с редкой для рынка вилкой $200 000–$350 000. Компания ищет не исследователя, а человека, который возьмет на себя архитектуру промышленного AI-стека для высоконагруженной инфраструктуры реального времени: работа модели в продакшене, оценка качества, настройка задержек и стоимости, оптимизация и инженерные стандарты для нескольких команд.

По требованиям это роль для очень зрелого инженера: 7+ лет в разработке или машинном обучении, сильный Python, распределенные системы, реальный опыт с большими языковыми моделями в бою. Отдельный плюс — знание vLLM, Triton, Kubernetes, GPU-инфраструктуры, PyTorch, дообучения, поиска с дополнением контекстом и агентных систем. Хороший вариант для тех, кто хочет влиять не на одну функцию, а на всю AI-архитектуру компании.

Откликнуться: ссылка

Staff Machine Learning Engineer — Doma Technology LLC

Doma работает в страховании титула и процессах вокруг сделок с недвижимостью, а вакансия завязана на прикладные модели для оценки рисков, андеррайтинга и операционной эффективности. Это не лабораторная работа, а полный цикл: от подготовки данных и обучения до вывода в продакшен, наблюдения за качеством, повторного обучения и разбора нестандартных ситуаций.

Компания хочет 6+ лет опыта с промышленными моделями в облаке, уверенный Python, SQL, Git и Docker, а также хорошую дисциплину вокруг MLOps, контроля дрейфа и интерпретации метрик. Плюс здесь заметно ценят инженеров, которые умеют спорить с плохими требованиями и использовать современные AI-инструменты для разработки. По деньгам предложение сильное: $165 200–$236 300 базы, плюс бонус и акции.

Откликнуться: ссылка

Applied AI Engineer — Envision Technology Solutions

Роль в Остине для инженера, который уже выводил AI-функции в продакшен и умеет держать весь путь от серверной части до оценки качества модели. В описании редкая конкретика: нужен сильный Python, прошлый опыт в серверных или распределенных системах, понимание Go, TypeScript или Rust, облака AWS/GCP/Azure, Docker и Kubernetes.

По AI-части ждут не только работу с агентами, навыками, инструментами и MCP-интеграциями, но и понимание экономики токенов, окон контекста, ограничений по частоте запросов, структурированных ответов, типов сбоев, оценки моделей, регрессий и наблюдаемости в продакшене. В качестве плюса перечислены LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, Google ADK, OpenAI ADK, а также Langfuse, Arize, Braintrust и Weights & Biases. Для сильного инженера по агентным системам это одна из самых предметных вакансий в подборке.

Откликнуться: ссылка

Product Manager — Agentic AI Framework — Cummins

Cummins ищет менеджера продукта в Колумбусе, штат Индиана, на внутренний агентный AI-фреймворк в блоке корпоративных систем и информационных технологий. Это не вакансия про обучение моделей, а про управление платформой: изучение потребностей пользователей, формулировка проблем, приоритизация крупных инициатив, ведение бэклога и планирование поставки вместе с архитектурой и инженерными командами.

Роль выглядит особенно уместной для тех, кто уже работал в больших корпоративных средах и понимает, как балансировать между пользой для бизнеса, ограничениями архитектуры, бюджетом и сроками. Здесь меньше стартапной романтики и больше платформенного продуктового управления, процессов и координации на уровне программы.

Откликнуться: ссылка

Founding AI Engineer — Clera

Clera — посевной стартап из Сан-Франциско, который строит слой интеллекта для строительной отрасли. Главная задача — применять компьютерное зрение и мультимодальный AI к чертежам, разрешениям, PDF-документам и другим неаккуратным данным, чтобы улучшать сметы и процессы вокруг разрешительной документации.

Позиция по-настоящему стартовая: от инженера ждут не только моделирования и конвейеров данных, но и быстрых прототипов по обратной связи пользователей, а также менее гламурной операционной работы вроде преобразования данных и разметки. Нужен человек с реальным опытом прикладных систем компьютерного зрения и машинного обучения, знакомый с большими языковыми и мультимодальными моделями. Компенсация $120 000–$180 000 плюс ранние акции, но условия жесткие: полная работа из офиса, без удаленного формата и без визовой поддержки.

Откликнуться: ссылка

Machine Learning Engineer — Crowe Advisory LLC

Crowe открыла позицию в Атланте для инженера, который будет доводить внутренние AI-функции до продакшена в среде аудита, налогов и консалтинга. По сути это добротная прикладная вакансия на стыке разработки и внедрения: уточнение историй и критериев приемки, написание промышленного кода, дымовые и модульные проверки, разбор ошибок, участие в проверках безопасности и этики.

База требований довольно доступная: сильный Python, Git, самостоятельность и готовность работать в условиях неопределенности. Из желательных навыков — инженерия запросов, поиск с дополнением контекстом, ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot, Azure AI Foundry и дообучение больших языковых моделей. Но есть и компромисс: для AI-рынка зарплата заметно скромнее, всего $62 000–$100 000, плюс компания не помогает с разрешением на работу. Это вариант скорее для тех, кому важнее стабильность и доменная экспертиза в консалтинге, чем максимальная компенсация.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, самый сильный удаленный вариант — Pragmatike, самый фундаментальный staff-уровень в прикладном машинном обучении — Doma, а самая содержательная вакансия для инженеров по агентным системам — Envision Technology Solutions. Cummins подойдет продуктовым менеджерам корпоративных AI-платформ, Clera — тем, кто хочет раннюю долю и готов к офисной работе, а Crowe — кандидатам, которым интересна более спокойная траектория внедрения AI в большой профессиональной фирме.