Сегодняшняя лента вакансий получилась компактной, но очень показательной: рынок одновременно ищет людей под тяжёлую инфраструктуру для больших языковых моделей, продуктовых инженеров для агентных сценариев и классических специалистов по прикладному машинному обучению. Ниже — все шесть свежих вакансий из этой волны, с тем, что важно понять ещё до перехода по ссылке.

1. Инженер-исследователь по системам машинного обучения в Character.AI

Character.AI ищет инженера в районе Сан-Франциско для команды систем машинного обучения, которая держит потребительский продукт с аудиторией свыше 20 миллионов пользователей в месяц. Это не роль про аккуратную обвязку вокруг готовой модели, а работа глубоко в контуре обучения и вывода: эффективность кластеров графических ускорителей, тонкая настройка моделей, ускорение обработки запросов, маршрутизация, снижение задержек и инфраструктура обучения на человеческой обратной связи.

По стеку и ожиданиям вакансия очень жёсткая: нужен уровень исследователя с сильной практикой в PyTorch, хорошим пониманием трансформеров и обучения с подкреплением, а в идеале ещё и опыт с DeepSpeed, Megatron, Triton, CUDA, vLLM, FlashAttention, Kubernetes и Docker. Из повседневных задач прямо названы собственные ядра на Triton, снижение задержек через дистилляцию моделей, мультимодальные системы для изображений и видео и обслуживание нагрузки в десятки тысяч запросов в секунду. Это хороший вариант для тех, кто хочет быть ближе не к пользовательскому интерфейсу, а к самой механике больших моделей в бою.

Что важно учитывать: порог входа высокий, а роль почти наверняка потребует сильного присутствия рядом с командой и железом. Зато по содержанию это одна из самых серьёзных инженерных вакансий дня.

Откликнуться: Character.AI

2. Прикладной инженер по ИИ в BJAK

BJAK ищет удалённого прикладного инженера для продукта A1 — проактивного помощника, который должен встраиваться в почту, заметки, задачи, поручения и повседневные рабочие сценарии. По сути это роль на стыке моделирования поведения, проектирования подсказок, памяти, инструментов и агентных цепочек, где нужно превращать сырой ответ модели в надёжное поведение продукта.

Компания прямо пишет, что ей нужен человек, который умеет проходить путь от модельного слоя до пользовательского опыта: проектировать поведение, отлаживать оркестрацию, чинить проблемы на стыке инфраструктуры и интерфейса и не путать демонстрацию с реально работающим продуктом. В требованиях — Python, PyTorch или JAX, опыт с API больших языковых моделей и открытыми моделями вроде LLaMA и Qwen, средствами вывода вроде vLLM и векторными базами данных.

Чем вакансия интересна: это редкий случай, когда удалённая роль не про одну узкую функцию, а про весь контур продукта, изначально построенного вокруг ИИ. Подойдёт тому, кто любит неоднозначные задачи и не боится брать ответственность за итоговое поведение системы, а не только за качество отдельного компонента.

Откликнуться: BJAK

3. Директор по машинному обучению, направление пользовательской ценности, в Unity

Unity открыла директорскую вакансию в Маунтин-Вью для команды, отвечающей за пользовательскую ценность внутри рекламной экосистемы Unity Vector. Это уже не индивидуальная инженерная роль, а позиция для человека, который будет задавать дорожную карту на 1–3 года, растить команду прикладных учёных и инженеров и напрямую связывать модели с бизнес-ценностью для рекламодателей и продукта.

Технически работа широкая: персонализация, рекомендации, многозадачные модели, обучение с подкреплением, интеграция больших языковых моделей и аккуратная оценка результата через продуктовые эксперименты и защиту от ошибок измерения. Требования тоже соответствующие: 8+ лет на стыке машинного обучения и разработки, 4+ года управления командами и подтверждённый опыт вывода крупных систем в продакшен, особенно в рекомендациях, поиске или поведенческом моделировании.

Деньги здесь прозрачные: для района Сан-Франциско указана вилка 250 300–325 400 долларов в год, плюс акции, пенсионные программы, отпуск и пакет по здоровью. Если вам интересна не лаборатория, а большое коммерческое применение ИИ в рекламе с влиянием на выручку, это одна из самых сильных управленческих ролей в подборке.

Откликнуться: Unity

4. Инженер по ИИ в Code Compass

Code Compass нанимает инженера по ИИ в Сан-Франциско для венчурного потребительского стартапа в сфере ИИ с гибридным форматом работы. По описанию это роль для человека, который хочет влиять на архитектуру с раннего этапа: память, поиск по знаниям, проактивное поведение системы, работа в реальном времени и общие инженерные стандарты команды.

Вилка 170–220 тысяч долларов в год плюс бонус и льготы выглядит достойно для продуктовой инженерной роли, но нужно учитывать, что это не удалёнка. Из стека перечислены Python, React, Next.js, TypeScript, Node.js, агентные системы, большие языковые модели, память, LangGraph, векторные базы данных, WebSockets, облака, распределённые системы и конвейеры сборки и выкладки.

Это хороший вариант для тех, кто хочет быть ближе к потребительскому продукту и не боится широкого диапазона задач. С другой стороны, роль явно требует стартапной выносливости: мало узкой специализации, много ответственности и заметное влияние на технический курс.

Откликнуться: Code Compass

5. Инженер по машинному обучению в Premieraerospace

Premieraerospace открыла вакансию в Сент-Луисе для инженера по машинному обучению под прикладные задачи в аэрокосмических продуктах и сервисах. Это более классическая роль по сравнению с агентным шумом последних месяцев: анализ больших наборов данных, совместная работа с инженерами и аналитиками, перевод бизнес-требований в технические, проектирование и развёртывание масштабируемых моделей и контроль их качества после запуска.

Требования тоже классические и понятные: высшее образование в количественной области, от двух лет опыта в машинном обучении или анализе данных, программирование на Python, R или Java, работа с TensorFlow, Keras или PyTorch, уверенная работа с данными и знание облаков вроде AWS, Azure или Google Cloud. Это скорее вакансия для человека, которому интереснее надёжная прикладная инженерия, чем гонка вокруг агентов и ассистентов.

Если вы хотите остаться в производственном машинном обучении с понятной предметной областью, а не уходить в чисто потребительские языковые модели, эта позиция выглядит крепко и без лишнего маркетингового тумана.

Откликнуться: Premieraerospace

6. Инженер по искусственному интеллекту в eNGINE

eNGINE ищет сразу двух инженеров по ИИ в Нью-Йорке с вилкой 175–225 тысяч долларов в год. Это кадрово-консалтинговая компания для технических команд, но сама роль выглядит как найм под очень практичную поставку: нужен сильный инженер, который умеет доводить системы от пустого репозитория до продакшена и встраивать возможности ИИ и машинного обучения в реальные приложения, а не только собирать демонстрации.

По стеку вакансия широкая: Java, Python, Spring Boot, работа с ChatGPT, Claude, Cursor, Windsurf и другими инструментами, интеграция через API, архитектура, продакшен-поддержка и конвейеры поставки. Просят 6+ лет в разработке, опыт в финтехе, уверенную работу по всему стеку и умение реально ускорять поставку, а не просто красиво говорить про ИИ. Дополнительным плюсом назван опыт с AWS или Azure.

Из важных ограничений: сразу сказано, что не будет формата через внешнего подрядчика, нет релокации, нет реферальных схем и нет визовой поддержки. То есть вакансия хорошо подходит сильному локальному инженеру с прикладным бэкграундом, но резко сужает круг кандидатов из-за формата найма.

Откликнуться: eNGINE

Если смотреть на подборку целиком, сегодня особенно заметны две линии рынка. Первая — спрос на людей, которые умеют не просто «прикрутить модель», а держать весь боевой контур: память, маршрутизацию, вывод, надёжность и поведение продукта. Вторая — сохранение крепкого спроса на более традиционное машинное обучение и руководящие роли, где от человека ждут не хайпа, а внятного влияния на деньги, качество и масштаб.