Сегодня в подборке четыре свежие роли с уклоном в прикладной ИИ: от архитектуры для крупных клиентов OpenAI до кибербезопасности, внутренних корпоративных агентов и медицинской автоматизации.

1. Архитектор прикладного ИИ для медицины и наук о жизни в OpenAI

OpenAI ищет удалённого архитектора прикладного ИИ для клиентов из здравоохранения и наук о жизни. Зарплатная вилка указана как 221–278 тысяч долларов в год. Это старшая клиентская роль: нужно помогать компаниям выбирать сценарии, проектировать решения, показывать прототипы, доводить внедрения до промышленного состояния и измеримого результата.

В работе будут ChatGPT Enterprise, OpenAI API, Codex и агентные решения. Нужны опыт технического лидерства перед корпоративными клиентами, понимание облачной архитектуры, интерфейсов API, распределённых систем, безопасности, приватности, Python или JavaScript для прототипов, больших языковых моделей, оценки моделей, поиска по внутренним данным и доменной специфики здравоохранения.

Кому подходит: сильному архитектору, который умеет не только собрать демонстрацию, но и провести заказчика через реальные ограничения медицины: данные, права доступа, контроль качества и ответственность за результат. Риск роли в том, что это не чистая разработка, а постоянная работа на стыке продукта, продаж и внедрения.

Откликнуться: вакансия OpenAI.

2. Менеджер по кибербезопасности и ИИ в EY

EY нанимает Cyber AI Engineer Manager в консалтинг, формат указан как удалённая работа из Атланты или из любой точки страны. Роль завязана на внедрение ИИ в задачи кибербезопасности у клиентов: расследование угроз, построение правил обнаружения, анализ уязвимостей и помощь с исправлением.

От кандидата ждут не только инженерии, но и ведения поставки: архитектура, парное программирование, проверка кода, устранение проблем интеграции, работа с бюджетами и сроками, участие в предложениях для клиентов. По технологиям важны Python, интерфейсы API, Git, автоматические проверки, приложения на больших языковых моделях, агенты, интеграции инструментов, поиск по внутренним данным, наборы проверок качества, облако и связка с платформами для мониторинга событий, оркестрации реакции, защиты конечных устройств и управления уязвимостями.

Кому подходит: инженеру по безопасности, который хочет строить прикладные ИИ-сценарии, а не просто обсуждать их на уровне стратегии. Красный флаг для тех, кто не любит консалтинг: здесь будут клиенты, сроки, презентации и ответственность за расширение аккаунтов.

Откликнуться: вакансия EY.

3. Инженер ИИ в Diversified с вилкой 166–180 тысяч долларов

Diversified, компания в области аудиовизуальных и медиатехнологий, ищет удалённого инженера ИИ с привязкой к Атланте. Зарплата указана как 166–180 тысяч долларов в год. Роль находится внутри внутренней ИТ-команды и отвечает за продукты, которые должны повышать продуктивность сотрудников, автоматизировать процессы и запускать новые бизнес-сценарии.

Задачи широкие: владение видением продукта, дорожной картой и очередью задач, внедрение корпоративного ИИ, агентные рабочие процессы, инженерия запросов, оценочные наборы, оркестрация агентов, подключение шлюза к большим языковым моделям, поиск по внутренним данным, наблюдение за качеством и соблюдение требований безопасности, приватности и управления. В описании названы LangChain, LlamaIndex, Azure AI Services, Azure OpenAI и Anthropic.

Кому подходит: человеку, который умеет быть одновременно инженером, владельцем продукта и переводчиком между руководством, ИТ и бизнес-подразделениями. Плюс — прямой доступ к руководителю ИТ и совету по ИИ; минус — очень широкий контур ответственности.

Откликнуться: вакансия Diversified.

4. Инженер машинного обучения в Plenful для автоматизации здравоохранения

Plenful, стартап автоматизации операционных процессов в здравоохранении после раунда на 50 миллионов долларов, ищет инженера машинного обучения в Сан-Франциско. Формат для исследовательской и инженерной команды гибридный: два дня в офисе.

Роль про промышленное машинное обучение для платформы, которой пользуются медицинские системы, аптеки и страховщики. В задачах — обучение, оценка, наблюдение, работа модели в продакшене, обработка естественного языка, большие языковые модели, классификация, рекомендации, прогнозирование, признаки, наблюдаемость и инфраструктура. Нужны 5+ лет опыта в разработке или машинном обучении, сильный Python, внедрение моделей в промышленной среде, SQL, распределённые конвейеры данных, облако, Docker, Kubernetes и непрерывная интеграция. Упомянуты PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, PostgreSQL, AWS, GitHub Actions, REST API, векторные базы и интерфейсы больших языковых моделей.

Кому подходит: инженеру, который хочет строить модели не в вакууме, а в чувствительной отрасли с реальными ограничениями по данным и качеству. Бонусы: доля в компании, неограниченный отпуск, пенсионная программа с взносом работодателя и компенсации на обеды, здоровье и дорогу.

Откликнуться: вакансия Plenful.