Сегодня в ленте — восемь свежих вакансий в ИИ из исследований, прикладной инженерии и инфраструктуры. Ниже — не просто ссылки, а сжатый разбор того, чем компания занимается, что именно от человека ждут, кому роль подойдёт и где стоит читать между строк.

Операционный лидер исследований, направление Discovery — Anthropic

Anthropic ищет не классического исследователя и не обычного координатора, а человека, который будет держать вместе исследовательскую машину команды Discovery, работающей в направлении «учёного на базе ИИ». Роль открыта в Сан-Франциско или Нью-Йорке и выглядит как смесь исследовательских операций, технического программного управления и продуктовой стратегии: партнёрства, сеть внешних экспертов и подрядчиков для оценки и данных, поддержка крупных исследовательских рывков, помощь в найме, коммуникациях и переводе исследовательских направлений в продуктовые решения.

Это интересная вакансия для очень сильного операционного лидера, который понимает, как живут команды машинного обучения, и умеет разговаривать сразу с исследователями, инженерами и продуктом. По сути, это роль для человека, который делает так, чтобы наука не застревала в организационных узких местах.

Откликнуться: ссылка

Старший исследователь по машинному обучению и генеративному ИИ — NielsenIQ

NielsenIQ нанимает старшего исследователя в Барселоне с домашним форматом работы по Испании и редкими встречами в Мадриде. Компания работает с большими массивами потребительских данных, а роль завязана на рекомендательные системы, поиск по смыслу, сопоставление товаров, извлечение информации и более глубокие агентные исследовательские сценарии. Из жёстких требований — 7+ лет в машинном обучении и исследованиях ИИ, сильный Python, PyTorch и Hugging Face, работа с трансформерами, эмбеддингами, векторными базами и поисковыми системами; плюсом будут генеративный ИИ, агентные фреймворки и публикации на сильных конференциях.

Вилка указана прямо: 55,3–65 тысяч евро в год до налогов плюс возможный бонус. Это хорошая прикладная исследовательская позиция для тех, кто хочет работать не над абстрактными демонстрациями, а над методами, которые затем ложатся на реальные коммерческие наборы данных.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по компьютерному зрению и ИИ для расширенной реальности — Google

Google открыл вакансию в Сан-Хосе для старшего инженера по компьютерному зрению и машинному обучению в группе Platforms and Devices. Здесь нужен человек с 5+ годами разработки на Python, 3+ годами вокруг инфраструктуры машинного обучения и глубоким опытом в компьютерном зрении, генерации видео или обработке сигналов. По задачам это не лабораторная роль, а тяжёлая продуктовая инженерия: писать код, разбирать сбои, участвовать в проектировании и собирать системы зрения на масштабе Google.

По деньгам предложение сильное: базовая вилка 174–253 тысячи долларов в год плюс бонус 15%, акции и стандартный пакет льгот. Если вам интереснее реальные пользовательские и платформенные продукты в области расширенной реальности, а не чистая наука, это одна из самых понятных вакансий в подборке.

Откликнуться: ссылка

Инженер по искусственному интеллекту — TekVizor

TekVizor ищет инженера по ИИ под агентные системы. Самое важное здесь — сразу заметить противоречие: в шапке вакансия отмечена как удалённая в районе Нью-Йорка, но в описании стоит Нью-Йорк, работа из офиса, плюс требуется гражданство США. По содержанию это роль для человека, который уже собирал многoагентные контуры вживую: память, маршрутизация, планирование, навыки агентов, подключение инструментов, оценка качества и наблюдаемость. В стеке упомянуты Python, протокол обмена контекстом для моделей, системы вроде LangGraph, наборы средств для агентов от Claude и OpenAI, а также полезен опыт с серверной частью на Java и интерфейсами на JavaScript.

Это хорошая вакансия для инженера, который любит именно прикладные автономные рабочие процессы, а не обучение базовых моделей. Но перед откликом формат работы и требование по гражданству точно стоит перепроверить — это главный красный флаг объявления.

Откликнуться: ссылка

Дата-сайентист по справедливости и предвзятости в ИИ для кадровых процессов — OpenAI

OpenAI ищет дата-сайентиста в команду аналитики по сотрудникам на тему справедливости и предвзятости в ИИ-процессах, связанных с наймом, оценкой эффективности, продвижением и развитием сотрудников. Вакансия отмечена как удалённая, опубликована примерно сутки назад, зарплата — 198–220 тысяч долларов в год. По сути это не обычная аналитика персонала, а роль, где нужно строить стратегии проверки предвзятости и надёжности моделей, агентов и автоматизированных решений: анализ неблагоприятного влияния на группы, калибровка, устойчивость, чувствительность, сравнение подгрупп, исследования с участием людей и проверка того, как ведёт себя связка «человек + ИИ», включая ручные переопределения и эскалации.

Роль особенно интересна тем, что говорит о взрослении внутренних ИИ-систем: компании уже мало просто внедрить автоматизацию, нужно уметь доказывать, что она работает справедливо. Подойдёт сильным прикладным исследователям и дата-сайентистам из области ответственного ИИ, но важно помнить, что предпочтительная база команды всё же в Сан-Франциско.

Откликнуться: ссылка

Вице-президент по стратегии данных и ИИ — PadSplit

PadSplit открыл полностью удалённую роль вице-президента по стратегии данных и ИИ с вилкой 200–240 тысяч долларов в год. Это уже уровень руководителя, который будет подчиняться техническому директору и соберёт под одной рамкой бизнес-аналитику, аналитику данных, машинное обучение и внедрение ИИ в компанию. В задачах — общая стратегия ИИ, управление и контроль, вопросы этики, развитие платформы данных, приоритизация инициатив вроде ценообразования, прогноза рисков и качества поиска, а также плотная работа с продуктом, финансами, маркетингом, юридической функцией и операционными командами.

Вакансия сильна тем, что это не декоративная роль «про ИИ», а реальная управленческая позиция с влиянием на весь бизнес. Из требований — 10+ лет управления командами данных, машинного обучения и ИИ, опыт руководства менеджерами и доказанные внедрения на масштабе компании. Нюанс один: в системе фигурирует Атланта, хотя в описании подчёркнута полная удалёнка.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по ИИ в продуктовой разработке — You.com

You.com ищет удалённого старшего инженера на гибридную роль между разработкой, продуктом и работой с клиентами. Компания развивает поисковую и поисково-извлекающую инфраструктуру для современных ИИ-систем и агентных приложений, а от человека ждут, что он будет одновременно формировать развитие API, придумывать новые примитивы извлечения данных, быстро прототипировать их в коде, помогать крупным клиентам с внедрением и превращать полевые наблюдения в дорожную карту продукта.

Это редкая вакансия для людей, которым тесно либо только в инженерии, либо только в продукте. Здесь нужен очень широкий профиль: 5+ лет инженерной и продуктовой работы, опыт с API-продуктами для разработчиков, глубокое понимание мира больших языковых моделей и агентов и уверенность в общении с клиентами. Хорошая роль для технического продуктового лидера, но она точно не для тех, кто хочет узкую зону ответственности.

Откликнуться: ссылка

Ведущий инженер платформы вывода моделей — Stack AV

Stack AV, работающая в автономных грузоперевозках, ищет старшего инженера под платформу высоконагруженного вывода моделей. Роль удалённая с привязкой к Питтсбургу и рассчитана на человека, который умеет строить промышленный слой вывода моделей целиком: управляющую плоскость, API и наборы средств разработки, изоляцию клиентов, квоты, ограничение частоты запросов, наблюдаемость, целевые уровни надёжности и учёт себестоимости по моделям и загрузке графических ускорителей. Из требований — 7+ лет в распределённых серверных системах, сильная база по инфраструктуре машинного обучения, опыт эксплуатации сервисов на графических ускорителях, понимание компромиссов между пропускной способностью и задержкой, а также знание инструментов вроде TensorRT, vLLM или Triton и языков C++, Go, Rust или Python.

Это одна из самых технически тяжёлых позиций в сегодняшнем списке: не просто эксплуатация машинного обучения, а инженерия вывода моделей там, где ошибки дорого стоят и упираются в реальный транспорт. Хороший вариант для платформенного инженера высокого уровня, который хочет работать на стыке ИИ-инфраструктуры и робототехники.

Откликнуться: ссылка