Сегодня в подборке три очень разные вакансии: одна почти исследовательская, одна крепко продуктовая и одна максимально прикладная для бизнеса. Общий вывод простой: рынок ИИ снова расходится на три ветки — тяжёлые агентные и симуляционные системы, корпоративный поиск с большими языковыми моделями и утилитарные решения, где модель должна не впечатлять, а экономить деньги и время.

Roblox ищет главного инженера по машинному обучению для воплощённого ИИ и умных неигровых персонажей

Roblox открыла редкую вакансию самого высокого инженерного уровня для человека, который умеет соединять исследовательскую глубину и жёсткие ограничения продакшена. Речь идёт не о чат-ботах, а о полноценных моделях поведения для трёхмерных сред: извлечение признаков, обучение с подкреплением, компьютерное зрение, симуляции, низкие задержки и развёртывание в живую игровую платформу.

По условиям это одна из самых сильных ролей дня: San Mateo, полная занятость, вилка 345–399 тысяч долларов в год. Но удалёнкой тут не пахнет: в описании прямо указан гибридный формат с обязательным присутствием по вторникам, средам и четвергам.

Кому подойдёт: инженеру, который уже работал с Python, PyTorch, TensorFlow, обучением с подкреплением, робототехникой, C++ или C# и умеет держать баланс между исследованием и реальной эксплуатацией. На что обратить внимание: планка высокая, стек широкий, а ожидания явно ближе к человеку, который умеет вести направление, а не просто писать отдельные компоненты.

Откликнуться: ссылка

Moveworks нанимает старшего инженера по машинному обучению для платформы генеративного поиска

Moveworks строит корпоративных помощников на базе ИИ для поиска ответов и автоматизации задач внутри рабочих систем, и эта роль выглядит очень прикладной. Здесь нужно улучшать разговорный поиск, качество ранжирования, многошаговые сценарии вопросов и ответов, а также встраивать функции больших языковых моделей в генеративный поиск так, чтобы не просели безопасность, приватность и масштабируемость.

По деньгам предложение тоже сильное: 161–274 тысячи долларов в год, полная занятость, Mountain View, при этом карточка помечена как подходящая для удалённой работы. Для кандидата это хороший сигнал, если хочется работать не в чистом ресёрче, а в продукте, где поиск, работа с корпоративными знаниями и слой ИИ уже связаны с реальным бизнес-сценарием.

В стеке заявлены Golang, Python, информационный поиск, ранжирование, рекомендательные системы, обработка естественного языка, генерация с опорой на внешние данные и большие языковые модели. Плюс есть взрослые корпоративные бонусы вроде пенсионного софинансирования, программы покупки акций, гибкого отпуска и семейных льгот. Это хорошая точка входа для сильного инженера, который хочет строить не обвязку вокруг модели, а центральный поисковый слой продукта.

Откликнуться: ссылка

TEKsystems ищет инженера по промптам для бюджетирования и структурированных выводов ИИ

Самая нестандартная вакансия в подборке — не про моделей-гигантов и не про инфраструктуру, а про очень конкретную бизнес-задачу. TEKsystems ищет специалиста, который сможет разбирать исторические бюджеты, превращать описания объёма работ в структурированные входы, сопоставлять услуги и допущения, добавлять обработку исключений, проверку человеком и на выходе формировать рекомендации по экономии.

Это контрактная позиция среднего уровня с вилкой 130–180 тысяч долларов, локация Seattle, при этом вакансия отмечена как подходящая для удалённой работы. Из инструментов прямо названы Perplexity, ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot, табличное моделирование, валидация данных и проектирование промптов.

Кому подойдёт: человеку, которому интереснее не общий ИИ, а прикладной контур на стыке финансовой логики, текстовых интерфейсов и структурированных данных. На что смотреть внимательно: контрактный формат почти всегда означает меньшую устойчивость роли и более жёсткую ориентацию на быстрый результат. Зато для практиков, которые любят измеримую пользу и хотят решать задачи бюджетирования, это может быть очень внятный сценарий.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на всю тройку вместе, получается полезный срез рынка: дорогие исследовательские роли никуда не делись, но рядом с ними растёт спрос на инженеров, которые умеют упаковать ИИ в корпоративный поиск и даже в бюджетные процессы. Для кандидата это хорошее напоминание: выигрывают не только люди с самой тяжёлой модельной экспертизой, но и те, кто умеют довести AI до повторяемой пользы в конкретном рабочем контуре.