За последние часы на aijobs.net вышло несколько заметных вакансий в ИИ и машинном обучении — от прикладных инженерных ролей до исследовательских и клиентских позиций. Ниже собрал пять свежих вариантов с понятным разбором по деньгам, задачам, стеку и тому, кому это может подойти.

Artificial Intelligence Machine Learning Engineer 3 - NLP/MLOPS — Captivation

Captivation — инженерно-программная компания, работающая с вооруженными силами и разведывательным сообществом США. Здесь ищут специалиста, который будет заниматься моделями для обработки естественного языка, выводом этих решений в эксплуатацию и сопровождением полного контура работы моделей после запуска. По сути это позиция для человека, который одинаково уверенно чувствует себя и в самих моделях, и в производственной среде.

Из конкретики: локация — Annapolis Junction, штат Мэриленд, зарплата очень высокая по рынку — от 130 до 270 тысяч долларов в год. В описании упомянуты машинное обучение, эксплуатация моделей, обработка естественного языка и построение процессов для стабильного выпуска изменений. По образованию подходят кандидаты с бакалавриатом, магистратурой или докторской степенью. Из бонусов — пенсионная программа 401(k), медицинские счета с льготным режимом, медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка.

Интерес здесь в том, что это не учебная и не демонстрационная роль, а работа в чувствительной среде, где от моделей ждут устойчивости и практической пользы. Подойдет тем, кто уже выводил языковые решения в рабочий контур и не пугается жестких требований. Возможный минус — по типу работодателя можно ожидать более строгие проверки и ограничения по доступу, даже если они не расписаны в карточке напрямую.

Откликнуться: ссылка

Principal AI Solutions Engineer — Freshworks

Freshworks делает облачные системы для управления отношениями с клиентами и сервисной поддержки. Эта позиция находится не в чистом строительстве моделей, а на стыке технологий, консалтинга и продаж: нужно оценивать готовность заказчиков к внедрению ИИ, проводить рабочие сессии с руководством, помогать формулировать сценарии применения и показывать, где именно ИИ даст измеримую пользу бизнесу.

Формально вакансия открыта в Бостоне, зарплата — от 158 до 195 тысяч долларов в год. Среди ключевых тем перечислены ИИ-агенты, разговорные системы, генеративный ИИ, автоматизация процессов, оценка окупаемости и управление изменениями. Плюсами указаны доля в компании или программа покупки акций, гибкий оплачиваемый отпуск, медицинские программы и отпуск для родителей.

Это сильный вариант для опытного технического консультанта или ведущего инженера решений, который умеет говорить и с руководством, и с техническими командами. Особенно хорошо подойдет тем, кто хочет быть ближе к внедрению и коммерческому эффекту, а не только к построению моделей. С другой стороны, тем, кто ищет именно глубокую инженерную работу руками, роль может показаться слишком клиентской.

Откликнуться: ссылка

Research Scientist (AI/ML, NLP & Information Retrieval) — NielsenIQ

NielsenIQ работает в области потребительской аналитики и данных для розницы. Здесь ищут исследователя в Мадрид, и по описанию это одна из самых академически насыщенных ролей в подборке: нужно изучать современные подходы, проверять новые идеи в генеративном ИИ, поиске по данным и рекомендательных системах, оценивать модели представления текста, дообучать трансформеры и строить воспроизводимые процессы экспериментов.

По деньгам вилка заметно скромнее американских позиций — от 46 до 51 тысячи евро в год. Зато стек серьезный: PyTorch, Hugging Face, ChromaDB, Pinecone, Elasticsearch, Faiss, LangChain, LangGraph, Python, SQL, Databricks, а также подходы к поиску по собственной базе знаний. Компания также прямо упоминает публикации и патенты, что редко встречается в обычных продуктовых вакансиях. Требуется уровень не ниже магистратуры.

Эта вакансия выглядит хорошим вариантом для тех, кому важны исследовательская глубина и возможность делать не только прикладную поставку, но и более серьезную научно-техническую работу. Ограничение очевидное: компенсация здесь скорее про интересную тематику и среду, чем про максимальный доход.

Откликнуться: ссылка

Senior Data Scientist — OneSix

OneSix — сервисная компания на стыке данных и ИИ, и здесь открыта удаленная позиция Senior Data Scientist для кандидатов из США и Канады. Судя по описанию, это крепкая прикладная роль: исследовать и проектировать модели, готовить большие наборы данных, доводить решения до рабочего состояния и вместе со смежными командами продумывать, как именно запускать их в эксплуатацию.

Зарплата — от 140 до 180 тысяч долларов в год. В списке технологий указаны SageMaker, Azure Machine Learning, Vertex AI, Docker, EC2, Python, SQL, эксплуатация моделей и статистическое моделирование. Среди условий — компенсация домашнего рабочего места, медицинские программы, гибкие больничные и отпуск, а также бонусы для благополучия сотрудников.

Позиция интересна тем, что сочетает серьезную прикладную работу с реальным запуском решений, но без обязательной офисной привязки. Это вариант для сильного специалиста по данным, который умеет не только строить модель, но и доводить ее до полезного сервиса. Ограничение одно, но важное: удаленный формат все же ограничен США и Канадой.

Откликнуться: ссылка

Staff AI & Data Engineer — AirTrunk

AirTrunk — оператор крупных дата-центров в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Вакансия в North Sydney выглядит самой архитектурно тяжелой в этой подборке: здесь нужен человек, который сможет проектировать системы на базе ИИ-агентов, поиск по внутренним данным с подключением внешнего ответа, многокомпонентные схемы взаимодействия агентов, а также полный контур данных — от потоков и хранилищ до надежности, безопасности и контроля доступа.

Компенсация — от 160 до 200 тысяч австралийских долларов в год. В стеке перечислены Azure, Databricks, Kafka, Kubernetes, Docker, Terraform, Python, SQL, Unity Catalog и инструменты наблюдаемости. Компания также акцентирует внимание на безопасности, приватности, управлении и контроле, а также на ответственном использовании ИИ.

Это сильный вариант для старшего инженера или архитектора, который хочет строить корпоративную платформу ИИ поверх серьезной инфраструктуры, а не просто отдельные функции. Но и порог входа высокий: роль требует широкого кругозора сразу по данным, инфраструктуре и прикладному ИИ, плюс по карточке она не выглядит удаленной.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, сегодня особенно заметен спрос на людей, которые умеют не только обучать модели, но и доводить их до рабочего контура: строить надежные процессы выпуска, объяснять ценность ИИ бизнесу или собирать вокруг него полноценную платформу данных. Для рынка это хороший сигнал: работодателям все меньше нужны абстрактные эксперименты и все больше — специалисты, способные превратить ИИ в работающий продукт или устойчивую внутреннюю систему.