Data and AI Lead — Welldoc

Welldoc ищет руководителя направления данных и ИИ в продуктовую инженерную команду. Формат — полный день, гибрид в Бангалоре. По описанию нужна сильная старшая роль: 10–14 лет общего опыта и 2–3 года в проектах с большими языковыми моделями и генеративным ИИ.

Работа выглядит как прикладной медицинский ИИ, а не лабораторный прототип: нужно проектировать и масштабировать решения для здравоохранения, строить поиск по внутренним данным с генерацией ответа, оценивать и подключать закрытые и открытые модели, собирать автономные агентные процессы, проектировать цепочки подсказок и многоагентные системы. Отдельно указаны безопасность данных, объяснимость моделей, соответствие требованиям и опыт с медицинскими стандартами вроде FHIR и HL7 как плюс.

Стек широкий: Python, OpenAI, LangChain, Transformers, CrewAI, LangGraph, Autogen, FAISS, Weaviate, Pinecone, Azure и Cursor. Вилка на доске — 62–78 лакхов рупий в год. Подойдёт инженеру-лидеру, который уже видел продакшен в регулируемой среде; риск — очень широкий контур ответственности от архитектуры до общения со стейкхолдерами.

Откликнуться: ссылка.

AI / API Engineer — Accenture

Accenture ищет инженера по ИИ и программным интерфейсам для агентных решений в расчёте зарплат. Уровень — Associate Manager, формат полный день в офисе в Мумбаи или Бангалоре. В описании указаны 6–8 лет релевантного опыта, общий диапазон — 5–10 лет.

Суть роли — строить многошаговые ИИ-процессы для зарплатных операций: связывать внутренние системы, работать со структурированными и неструктурированными данными, проектировать надёжный код с журналированием и обработкой ошибок, а также делать повторно используемые шаблоны для внутренних команд. Важная часть — наставлять специалистов по зарплатам, которые переходят в ИИ-инженерию.

Стек: Python, внутренние программные интерфейсы, OAuth, Azure OpenAI, поиск по корпоративным данным с генерацией ответа, LangChain, Semantic Kernel, Azure SQL и нереляционные базы. Вилка — 31–39 лакхов рупий в год. Интересно тем, кто любит корпоративную автоматизацию; минусы — офисный формат, доменная сложность расчёта зарплат и много работы с внутренними заказчиками.

Откликнуться: ссылка.

Gen AI Research Engineer — Siemens Energy

Siemens Energy ищет исследовательского инженера по генеративному ИИ в Гуруграм. Формат — полный день в офисе, опыт — от 5 лет. Роль находится на стыке прикладных исследований, внедрения и внутреннего обучения команд.

Задачи: разрабатывать методы генеративного ИИ для энергетической отрасли, доводить решения до масштабного внедрения, вести инициативы по машинному обучению, сотрудничать с глобальными командами, партнёрами из индустрии и академии, документировать методы и объяснять результаты заказчикам. Это не чистая разработка модели: придётся много переводить исследовательские идеи на язык промышленной эксплуатации.

Указаны большие языковые модели, поиск по данным с генерацией ответа, агентные системы, LangGraph, Python, облака, обработка естественного языка и общая наука о данных. Вилка — 34–46 лакхов рупий в год. Хороший вариант для инженера, которому интересен энергетический сектор; осторожнее тем, кто хочет только кодить без презентаций, обучения и согласований.

Откликнуться: ссылка.

AI Software Engineer — Sony Interactive Entertainment

Sony Interactive Entertainment ищет инженера по ИИ для направления прямой работы с пользователями в Сан-Диего. Формат — полный день в офисе, требуется от 2 лет инженерного опыта.

Роль про прикладной ИИ вокруг PlayStation и операционных процессов: автоматизация на базе больших языковых моделей, поиск и краткое изложение информации, классификация, поддержка решений, внутренние программные интерфейсы, агентные процессы с вызовом инструментов и участие человека в важных местах. В описании много инженерной гигиены: контейнеры, облако AWS, непрерывная поставка, управление секретами, микросервисы, наблюдаемость, тесты, версии подсказок и моделей, защита персональных данных и снижение выдуманных ответов.

Среди плюсов указаны опыт с Model Context Protocol, мультимодальным ИИ, коммерцией, мошенничеством, платежами, поддержкой клиентов и доверием и безопасностью. Вилка на доске — 126–189 лакхов рупий в год. Подойдёт инженеру, который хочет потребительский масштаб и практические ограничения; главный минус — офисный Сан-Диего и очень широкий операционный контекст.

Откликнуться: ссылка.

Senior AI Engineer — CACI

CACI ищет старшего инженера по ИИ для работы с офисом генерального инспектора Министерства внутренней безопасности США. Вакансия указана как удалённая, привязка — Вашингтон. Планка опыта высокая: 15 лет с бакалавриатом, 12 лет с магистратурой или сопоставимый более длинный путь без степени.

Задачи связаны с безопасным и управляемым ИИ для расследований, аудитов и инспекций: улучшение внутреннего чата, пилотные приложения, маршрутизация моделей, обработка подсказок, Azure OpenAI и Azure AI Foundry, защитные ограничения, журналы, происхождение данных, версии моделей, наблюдение и автоматическая проверка. В описании также есть электронное раскрытие документов, перевод, расшифровка, данные горячей линии, материалы дел, поиск аномалий и анализ связей.

Стек включает Python, Azure OpenAI, поиск по данным с генерацией ответа, LangChain или Semantic Kernel, векторные базы и классические библиотеки машинного обучения. Вилка на доске — 115–251 лакх рупий в год. Это роль для человека с федеральным или сильно регулируемым опытом; красные флаги — чувствительные данные, безопасность и тяжёлые процессы согласования.

Откликнуться: ссылка.

Applied AI Engineer — Ease

Ease строит ИИ-операционную систему для поведенческого здоровья и ищет прикладного инженера по ИИ в Нью-Йорке. Формат — полный день в офисе, вилка — 125–140 тысяч долларов в год, в описании указаны 3–5 лет опыта.

По смыслу это роль для инженера, который будет превращать клинические и операционные процессы в рабочие ИИ-функции: помогать специалистам быстрее разбирать информацию, автоматизировать повторяемые задачи и делать продукт безопасным для чувствительного медицинского контекста. Даже без полного раскрытия стека видно, что важны практичность, аккуратная работа с данными и готовность к тесному контакту с предметной областью.

Интересно тем, кто хочет видеть прямой эффект в здравоохранении, а не только внутренние инструменты для бизнеса. Стоит заранее уточнить границы ответственности, правила работы с медицинскими данными и то, насколько роль инженерная, а не смесь продукта, поддержки и внедрения.

Откликнуться: ссылка.