Сегодня в подборке три свежие вакансии для тех, кто работает на стыке ИИ, инфраструктуры и прикладного машинного обучения. В этот раз есть редкая исследовательская позиция с упором на предобучение больших языковых и мультимодальных моделей, отдельная роль для тех, кто любит переводить модели в рабочие системы, и одна из первых инженерных ролей в робототехническом проекте с очень широким контуром ответственности.

Исследовательский инженер по предобучению больших языковых и мультимодальных моделей — Tether Operations Limited

Это старшая удалённая позиция с вилкой 217–307 тысяч долларов в год для кандидата с по-настоящему исследовательским профилем. По описанию роль завязана на полный цикл предобучения: сбор и подготовку мультимодальных наборов данных, проектирование токенизаторов и слоёв выравнивания, развитие архитектуры моделей, повышение масштабируемости распределённого обучения и разбор узких мест по производительности. В требованиях и стеке прямо названы PyTorch, Hugging Face, transformers, работа с предобучением, мультимодальным обучением, токенизацией и распределённым обучением; отдельно отмечено требование докторской степени.

Это вакансия для людей, которые действительно строили и обучали большие модели, а не только интегрировали готовые API. Хороший вариант для исследователя или сильного инженера-исследователя, которому интересно влиять на качество модели на уровне данных, архитектуры и вычислительной эффективности. Возможный минус очевиден: порог входа высокий, а ожидания по глубине экспертизы в обучении крупных моделей будут очень серьёзными.

Откликнуться: ссылка

Инженер по машинному обучению для новых AI-направлений — Torc Robotics

У Torc Robotics открыта старшая удалённая по США позиция с вилкой 153–183 тысячи долларов в год. Судя по описанию, это не лабораторная роль, а прикладная работа на стыке анализа данных, подготовки и управления данными, разработки и вывода моделей в рабочую среду. В обязанностях есть исследовательский анализ данных, построение конвейеров подготовки, развёртывание моделей и плотная работа с другими командами. По навыкам ожидают Python и уверенную работу с обучением с подкреплением, обучением с учителем, обучением без учителя и полуавтоматическим обучением.

Роль выглядит интересной для инженера, которому важно не только обучать модели, но и доводить их до эксплуатации в реальных системах. Плюс в том, что вакансия довольно прозрачно описывает и компенсацию, и пакет льгот: есть пенсионная программа с доплатой работодателя, медицинские страховки, гибкий график, страхование жизни и оплачиваемый отпуск. Ограничение тоже явное: удалённый формат только в пределах США, так что международным кандидатам она подойдёт не всем.

Откликнуться: ссылка

Один из первых инженеров по инфраструктуре данных и машинного обучения — Сан-Матео

Это позиция среднего уровня с оплатой 180–220 тысяч долларов в год и очным форматом в Сан-Матео, Калифорния. По сути это одна из первых инженерных ролей для человека, который будет строить фундамент под обучение и эксплуатацию моделей в робототехнике: мультимодальные конвейеры данных, инфраструктуру распределённого обучения, оркестрацию облачных вычислений и хранения, систему отслеживания экспериментов, версионирование и происхождение данных, а также оптимизацию ввода-вывода на графических ускорителях. В стеке перечислены PyTorch, DeepSpeed, FSDP, Kubernetes, Docker, MLflow, Weights & Biases, Spark, Triton, gRPC и NVIDIA CUDA.

Такая вакансия особенно интересна тем, кто хочет владеть не отдельным кусочком модели, а всей платформой обучения вокруг неё. По описанию это история про высокую автономность, ответственность от начала до конца, быстрый темп стартапа и даже визиты на площадки клиентов. Для кого-то это огромный плюс, а для кого-то предупреждение: роль явно потребует широкой инженерной формы, устойчивости к хаосу и готовности брать на себя много решений без длинной бюрократии.

Откликнуться: ссылка