Свежая партия вакансий получилась прикладной и довольно взрослой: компании ищут не людей для красивых демонстраций, а тех, кто умеет доводить AI до рабочих процессов, железа, защищённых сред и реальных заказчиков. Ниже восемь ролей, где уже по описанию видно, как именно будет выглядеть работа и где спрятаны сильные стороны или ограничения.

1. Replit — инженер-сборщик AI-систем

Replit предлагает одну из самых заметных ролей дня: компенсация от 200 до 275 тысяч долларов в год плюс доля в компании. По сути это не узкий инженер по моделям, а человек, который будет собирать внутренние AI-системы для поддержки, найма, продаж, маркетинга, финансов и операционной работы руководства. От него ждут, что он сможет взять расплывчатую бизнес-задачу, превратить её в понятный продукт, выбрать архитектуру, собрать интерфейс и серверную часть, подключить нужные модели и потом ещё доказать, что всё это реально работает в компании.

По требованиям здесь нужен уже не просто хороший разработчик, а очень самостоятельный человек с опытом выпущенных AI-продуктов, сильным Python, знанием JavaScript или TypeScript, пониманием баз данных и умением разговаривать с руководителями разных функций на языке пользы, а не технологий. В описании отдельно видна и обратная сторона: вакансия помечена как удалённая, но внутри текста указан жёсткий гибридный ритм между Форстер-Сити и Сан-Франциско, плюс возможны поездки. Это хороший вариант для тех, кто хочет большое влияние и готов к высокой нагрузке, но формат работы надо уточнять сразу.

Откликнуться: ссылка

2. Figure — менеджер по операциям с AI-данными

Figure, которая строит универсальных гуманоидных роботов, открыла в ОАЭ роль для человека, который будет отвечать за часть машины по сбору данных для обучения. Это не вакансия для исследователя в узком смысле: здесь нужен оператор роста, который умеет запускать новые географии, находить и вести подрядчиков, следить за ежедневным объёмом и качеством собранных данных и превращать полевые проблемы в улучшения продукта и железа.

Порог входа выглядит необычно: компания просит четыре и более года опыта в консалтинге, корпоративном развитии, банковской сфере, росте или операционной работе стартапов, а также готовность быстро собирать приложения или агентов с помощью AI-инструментов. Формат жёсткий — пять дней в офисе, знание арабского будет плюсом. Интерес вакансии в том, что она показывает новый слой рынка: рядом с разработчиками моделей теперь очень нужны люди, которые умеют промышленно организовать данные для робототехники.

Откликнуться: ссылка

3. Chefman — инженер по машинному обучению для умной кухонной техники

Chefman ищет инженера в Махве, штат Нью-Джерси, с вилкой 140–170 тысяч долларов в год для экосистемы CHEF iQ. Работа завязана на компьютерное зрение в реальном устройстве: нужно распознавать тип еды, стадию готовности и степень прожарки, а затем доводить модели до работы и в самом устройстве, и в удалённой инфраструктуре с учётом задержки, памяти и энергопотребления.

Здесь важен боевой опыт: компания ждёт сильную базу в глубоком обучении и компьютерном зрении, Python, PyTorch или TensorFlow, работу с данными и эксплуатацией моделей. В плюс идут встраиваемый Linux, архитектуры ARM и средства ускорения вывода моделей. Это очень живая прикладная роль на стыке AI и потребительского железа, но есть и прямой фильтр: визовую поддержку компания не обещает. Для инженеров, которым тесно в чисто офисных чат-ботах, вакансия выглядит одной из самых интересных в подборке.

Откликнуться: ссылка

4. Freedom Technology Solutions Group — инженер по машинному обучению для геоданных и защищённых систем

Эта роль в районе Сент-Луиса — про серьёзную производственную работу на пересечении AI, геоданных и задач разведывательного контура. От кандидата ждут, что он сможет переносить модели из исследовательской стадии в надёжные защищённые среды, строить цепочки вывода, заниматься признаками, выкладкой, наблюдением за качеством и работой в AWS.

Стек очень насыщенный: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face, средства учёта экспериментов, контейнеры, оркестрация, облачные сервисы и инструменты для геопространственных данных. Компания готова смотреть людей от младшего до очень старшего уровня, но главный барьер здесь не стаж, а действующий допуск уровня TS/SCI с возможностью дополнительной проверки. Для большинства рынка это сразу стоп-фактор, зато для подходящего человека это редкая возможность работать не над общими разговорами про AI, а над системами с высокой ценой ошибки.

Откликнуться: ссылка

5. Shakti Solutions — инженер по прикладным AI-системам

Shakti Solutions ищет контрактного инженера в Нейпервилле, который уже выводил в живую работу агентные системы и поиск по внутренним знаниям с подстановкой найденного в ответ. По описанию нужен не экспериментатор, а человек, который умеет собирать надёжную цепочку целиком: индексация, поиск, повторная сортировка результатов, заземление ответов в источниках, контроль памяти и контекста, отладка поведения агента и хорошая наблюдаемость всей системы.

Отдельно просят сильный Python, тестирование, автоматическую выкладку, работу с API и уверенность в инфраструктуре Azure: оркестрация, хранилища секретов, очереди, кэш и сетевой слой. Плюс в том, что требования очень конкретные и практические: сразу видно, что роль не про модные слова, а про реальные инженерные швы. Минус — нет вилки и не очень прозрачен формат работы, так что это вакансия для тех, кто готов задавать работодателю уточняющие вопросы ещё до первого разговора.

Откликнуться: ссылка

6. Nakupuna Companies — инженер AI-решений для поиска пропавших военных

Это одна из самых содержательных вакансий по смыслу самой задачи. Nakupuna нанимает инженера для проектов Defense POW/MIA Accounting Agency, где AI и машинное обучение должны помогать искать и идентифицировать пропавших военных по архивным документам и полевым материалам. Базирование — Гонолулу или Арлингтон, предпочтительно три дня на площадке в неделю, редкие поездки; вилка 115–145 тысяч долларов в год.

По набору навыков ждут Python, работу с API, сервисами AWS для моделей и поиска по текстам, хранилищами, векторным поиском, контейнерами и базовой инженерией выкладки. Важные фильтры жёсткие: минимум три года опыта, гражданство США и действующий допуск — Secret для Гавайев или TS/SCI для Арлингтона. Для подходящего кандидата это редкий шанс делать генеративный AI не ради маркетинга, а в миссии с человеческим весом и реальной архивной сложностью.

Откликнуться: ссылка

7. NexTech Solutions — инженер второй ступени по AI-платформе

NexTech Solutions открыла роль в Мемфисе, но допускает удалённого кандидата, если не найдёт сильного человека на месте. По содержанию это крепкая корпоративная вакансия про серверную часть AI-продуктов: внутренние сервисы, шлюзы к моделям, поиск по знаниям, API, интеграции и безопасную эксплуатацию в контейнерах и оркестрации.

Компания хочет пять и более лет в разработке, облачной инфраструктуре или инженерии платформ, плюс практику либо в самих AI-платформах, либо в AI-приложениях. В плюс идут векторные базы, представления текста в числовом виде, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel и опыт в средах с жёсткими требованиями по управлению и проверяемости. Это хороший вариант для тех, кто хочет не исследовать модели, а строить вокруг них производственный слой, на который потом не страшно посадить бизнес-процессы.

Откликнуться: ссылка

8. Robert Half — инженер по искусственному интеллекту

Robert Half вынесла в Талсе роль с вилкой 100–125 тысяч долларов в год для компании, которая внедряет AI-автоматизацию в корпоративные и сервисные среды. Работа выглядит довольно широкой: разработка и выкладка моделей, подготовка данных, совместная работа с инженерами автоматизации, оценка генеративных инструментов и поддержка заказчиков из розницы, здравоохранения, финансов, коммунальной сферы и энергетики.

Требования здесь мягче, чем у многих соседних вакансий: два и более года работы с AI-технологиями, Python, R или Java, знакомство с TensorFlow, PyTorch или scikit-learn и понимание облачных AI-сервисов либо корпоративных платформ автоматизации. Это скорее не исследовательская история, а роль для инженера, который хочет быстро набрать производственный опыт и видеть, как AI встраивается в реальные процессы разных отраслей.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, рынок снова подтверждает простую вещь: работодатели охотнее платят не за абстрактное знание модных моделей, а за умение собрать рабочую систему под ограничения бизнеса, железа, безопасности или конкретной миссии. Самая сильная вакансия по влиянию и деньгам здесь у Replit, самая необычная по смыслу — у Nakupuna, а самая приземлённо-прикладная для инженера, который любит связь AI с физическим устройством, — у Chefman.