Сегодняшняя подборка короткая, но плотная: пять свежих вакансий, где AI нужен не для витринных экспериментов, а для конкретной работы — от платформенной инженерии и корпоративной автоматизации до прикладных систем на больших моделях. Ниже — что именно предлагают, какие есть сильные стороны и где стоит насторожиться.

Старший AI-инженер для внутреннего акселератора — Wesfarmers

Wesfarmers — крупная австралийская группа с бизнесами в рознице и промышленности. Здесь ищут не просто разработчика, а человека, который сможет одновременно писать рабочий код, задавать архитектурные правила и собирать повторно используемые AI-компоненты для разных направлений компании. По описанию это роль рядом с внутренним AI-акселератором: нужно разбирать задачи на больших моделях и AI-агентах, вести архитектуру решений, координировать подрядчиков, проводить проверку кода и держать в поле зрения безопасность, управление рисками и надежность внедрения.

По стеку видно, что ставка не на одного поставщика: AWS, Azure OpenAI, Vertex AI, Python, настройка моделей под задачу, оценка качества, наблюдаемость, конвейеры развертывания и контроль затрат. Зарплатная вилка оценивается в 143–180 тысяч австралийских долларов в год. Формат — гибридный, в пакете есть обучение, отпуск для родителей, волонтерские дни и скидки для сотрудников. Роль выглядит особенно сильной для опытного инженера, который хочет влиять на внедрение AI сразу в нескольких бизнес-линиях, но при этом не уходить в чистое управление.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по эксплуатации AI-систем — ADP

ADP, известная по продуктам для расчета зарплат и кадрового учета, нанимает инженера на платформенный слой, который держит в строю рабочие AI-сценарии. Это позиция для тех, кому нравится не демонстрационная часть, а инфраструктура под ней: проектирование платформы, общих сервисов, автоматизация развертываний, улучшение среды для разработчиков, наблюдаемость, оценка качества и снижение стоимости эксплуатации.

Стек очень прикладной: AWS, Bedrock, SageMaker, EKS, ECS, EC2, Lambda, S3, CloudWatch, контейнеры, инфраструктура как код, инженерия надежности и оценка качества работы моделей. Оценка зарплаты — 54–75 тысяч евро в год, локация — Барселона. Это хороший вариант для старшего инженера, который хочет отвечать за повторяемые развертывания, защитные меры, масштабирование и стоимость, а не только за подсказки к моделям. Возможный минус для части кандидатов — роль ближе к платформе и эксплуатации, чем к исследовательской работе над моделями.

Откликнуться: ссылка

Руководитель AI-решений для онбординга клиентов — Avalara

Avalara делает решения для налогового соответствия, встроенные в корпоративные учетные и торговые системы. Компания ищет руководителя AI-решений для онбординга клиентов — человека, который сможет доводить идеи автоматизации от первичного запроса до рабочего процесса в продакшене. По обязанностям это смесь прикладного проектирования и программного управления: согласование проверки пользователями, проектирование автоматизации онбординга, подключение API и разрешенных интеграций, настройка безопасного доступа к данным, проверка результатов вместе с бизнес-заказчиками и постоянная работа с юридической, безопасностной и риск-командами.

Из технологий упомянуты Atlassian Rovo, n8n, OpenAI, Snowflake и Salesforce. Также прямо фигурируют поиск по внутренним документам, работа нескольких AI-агентов и продуманная аутентификация. Зарплата указана в диапазоне 88–140 тысяч долларов США плюс бонусы; среди льгот — отпуск, медицинское страхование, страхование жизни и покрытия по нетрудоспособности. Это сильная роль для человека, который умеет превращать боль бизнеса в управляемые автоматизации, но тем, кто ищет чистую разработку моделей, она может показаться слишком операционной.

Откликнуться: ссылка

Руководитель программы по автоматизации процессов с AI — Synovus

Synovus — региональный банк США, и эта вакансия скорее про внутреннюю трансформацию процессов, чем про разработку моделей. От человека ждут умения находить участки для автоматизации, описывать текущие процессы, считать объем ручной работы, собирать очередь инициатив, делать планы внедрения, вести заинтересованные стороны и помогать с обучением и изменением рабочих привычек по мере запуска решений.

Вилка — 94–170 тысяч долларов США. По инструментам упор идет не на конкретные модели, а на дисциплину исполнения: гибкая разработка, анализ бизнес-процессов, автоматизация потоков работ, управление рисками и аналитика данных. В этом и плюс, и ограничение роли. Для сильного операционного лидера в регулируемой среде это может быть хорошая площадка, но тем, кто хочет ежедневно писать код и строить AI-агентов, описание работы, скорее всего, покажется слишком далеким от инженерии.

Откликнуться: ссылка

Инженер по алгоритмам больших моделей для студенческого набора 2027 года — Dongchedi

Dongchedi — китайская автомобильная платформа, и эта вакансия интересна тем, что формально относится к студенческому набору 2027 года, но по содержанию ближе к очень серьезной прикладной инженерии на больших моделях. Работа включает AI-агентов для автомобильных сценариев, приложения на больших моделях для продаж и клиентской поддержки, подготовку данных предпочтений и обучения с подкреплением, контуры оценки, развертывание с наблюдением и экспериментами на сравнении вариантов, а также многошаговое планирование с инструментами, навыками, памятью и учетом состояния.

Для ранней карьеры список требований здесь необычно тяжелый: PyTorch или TensorFlow, распределенное обучение, дообучение по предпочтениям, контролируемое дообучение, обучение с подкреплением, вызов функций, vLLM, TensorRT-LLM, квантование, наблюдение и оркестрация AI-агентов. Оценка компенсации — 240–480 тысяч юаней в год, локация — Пекин. Это одна из самых амбициозных свежих вакансий для новичка, если цель — не общие задания по подсказкам, а быстрый вход в прикладную работу с большими моделями и дообучением.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, то сегодня особенно заметен разрыв между двумя типами ролей. Одни компании ищут людей, которые строят внутренние платформы, следят за надежностью и стоимостью, и доводят AI до рабочих процессов. Другие готовы платить за более глубокую инженерную работу с большими моделями и агентными системами. Для кандидата это хороший день, чтобы честно выбрать сторону: ближе ли вам корпоративное внедрение, платформенная инженерия или плотная работа с самими моделями.