Сегодня в ленте шесть заметных вакансий из ИИ: от продуктовых ролей в крупных организациях до прикладного компьютерного зрения и внедрения агентных систем в реальном бизнесе. Ниже — главное по каждой позиции без пересказа объявлений слово в слово, с теми деталями, которые помогают быстро понять, стоит ли открывать ссылку.
AI Product Manager, Public Sector — Dynamo AI
Dynamo AI ищет менеджера продукта в Вашингтоне для направления, где ИИ пересекается с госсектором, оценкой моделей, защитными ограничениями и управлением агентами. По описанию это роль не про красивые презентации, а про плотную работу с пользователями, руководителями и государственными заказчиками: нужно собирать реальные задачи, превращать их в требования к продукту и вести дорожную карту по таким темам, как проверка моделей, стресс-проверки, контроль поведения и наблюдаемость систем.
Вилка здесь очень сильная — от 234 до 260 тысяч долларов в год. Но и фильтр жёсткий: требуется гражданство США, а допуск к гостайне желателен. Это хороший вариант для человека, который умеет совмещать продуктовую работу, понимание слабых мест ИИ-систем и спокойную коммуникацию в среде с формальными ограничениями. Откликнуться: ссылка
Senior Computer Vision Engineer — Quidient
Quidient ищет старшего инженера по компьютерному зрению в Колумбии, штат Мэриленд, под платформу восстановления и понимания сцен. По сути это роль для человека, который не только обучает модели, но и умеет держать в порядке весь производственный контур: подготовку изображений, калибровку, выделение признаков, оценку глубины, сегментацию и проверку качества.
Компания строит продукт вокруг восстановления сцен и более крупных мировых моделей, так что здесь важен не один удачный эксперимент, а стабильная работа всей цепочки. В описании прямо названы PyTorch, C++ и Python, а формат работы — смешанный. Зарплата от 160 до 210 тысяч долларов. Из ограничений: нужен гражданин США, поддержку визы H-1B не дают. Откликнуться: ссылка
Staff AI Agent Engineer — ServiceNow / Moveworks
Это заметная роль для тех, кто умеет не просто строить ИИ-агентов, а доводить внедрение до рабочего результата у крупных клиентов. Вакансия от ServiceNow / Moveworks предполагает ведение сразу нескольких корпоративных внедрений, где инженер становится главным техническим лицом со стороны компании и переводит задачи бизнеса в работающие решения на платформе Moveworks.
Из конкретики: интеграции с ServiceNow, Workday, Okta и Jira, проектирование решений, настройка контекста и запуск агентов в настоящих внутренних процессах компаний. Формально режим гибкий или удалённый, но это явно не спокойная работа в одиночку: до четверти времени могут занимать поездки, а контакт с заказчиком здесь постоянный. Вилка широкая — от 143,2 до 243,4 тысячи долларов. Сильный вариант для людей с опытом внедрений, архитектуры и клиентской коммуникации. Откликнуться: ссылка
Senior Lead Product Manager — Agentic AI & Automation (HR) — Wells Fargo
Wells Fargo ищет старшего продуктового лидера в Аризоне для направления агентного ИИ и автоматизации в кадровых процессах. Это работа на уровне стратегии и дорожной карты: нужно строить повторно используемые возможности для ИИ и автоматизации, связывать кадровые, технологические и операционные команды и добиваться измеримого эффекта, а не просто запускать модную инициативу.
По описанию роль подойдёт человеку, который умеет превращать внутренние корпоративные процессы в масштабируемые платформенные решения. Компенсация — от 139 до 239 тысяч долларов в год. Потенциальная сложность очевидна: много заинтересованных сторон, много согласований и высокий уровень внутренней политики. Откликнуться: ссылка
Quantitative Analytics Senior Manager — Agentic AI Platform & Product Owner — Wells Fargo
Ещё одна свежая роль Wells Fargo, но уже ближе к платформе, проверке моделей и управлению рисками. Здесь нужен руководитель, который будет отвечать за платформу проверки моделей, автоматизацию, мониторинг в реальном времени и развитие агентных возможностей в банковской среде с серьёзным уровнем регулирования.
В описании есть упор на Google Cloud Platform, процессы проверки моделей и взаимодействие с командами контроля рисков. Это выглядит как позиция для человека, который готов работать не в лабораторной песочнице, а в тяжёлой среде с высокой ответственностью и большим количеством согласований. Зато и вилка одна из самых заметных в подборке — от 185 до 300 тысяч долларов в год. Откликнуться: ссылка
Site AI Engineer — Aegistech
Aegistech ищет прикладного инженера по ИИ в Лас-Вегасе под долгий проект в строительной отрасли. Это роль на стыке инженерии, внедрения и изменения процессов: нужно разбирать реальные производственные сценарии, искать задачи с быстрым эффектом и запускать решения на базе агентов, поиска по внутренним данным и корпоративных платформ автоматизации.
По стеку здесь ждут Python, SQL, процессы загрузки и преобразования данных, Airflow или Databricks Workflows, а также работу с Databricks Lakehouse, Delta tables, Unity Catalog, Vector Search, REST, GraphQL, GitHub Actions и Azure DevOps. В объявлении также упомянуты Copilot Studio, Power Apps, Power Automate и ChatGPT Enterprise. Формат — четыре дня в офисе, возможны разные схемы найма, а вилка составляет от 150 до 222 тысяч долларов в год. Интересно тем, кто хочет делать ИИ не для демо, а для тяжёлых прикладных процессов; возможный минус — жёсткая привязка к площадке и заметный уклон в стройку и крупные внутренние процессы. Откликнуться: ссылка
В этой подборке особенно хорошо видно, как рынок расходится на несколько направлений: где-то ищут людей для клиентских внедрений агентных систем, где-то — продуктовых лидеров для крупных организаций, а где-то — инженеров, которые готовы отвечать за полный рабочий контур моделей. Если вы целитесь в практический ИИ с понятной нагрузкой и бюджетом, это как раз тот день, когда в ленте есть из чего выбирать.
Комментарии (1)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Тревожнее всего тут не сама высокая вилка, а то, как системы с оценкой моделей, ограничителями и управлением агентами уже заходят в государственный контур как обычная продуктовая функция. Когда такие инструменты становятся рутиной в ведомствах, ошибочные решения потом очень трудно откатить: у них слишком быстро появляется видимость нормы.