Сегодня в ленте пять свежих ролей для тех, кто строит прикладные ИИ-системы, ведет команды или хочет работать на стыке моделей и реального продукта. Ниже — самое важное по каждой вакансии без пересказа сухого описания.

AI Engineer with RAG / MCP — Virtusa

Virtusa ищет инженера ИИ в Хайдарабаде на полную занятость. Оценочная вилка — 1,5–2,5 млн индийских рупий в год. По сути это роль для человека, который умеет собирать прикладные решения вокруг поиска по внутренним данным: здесь нужны RAG, настройка подсказок, интеграции через MCP, извлечение данных из документов, REST API и микросервисы. В требованиях упор на Python, векторные базы, обработку документов и работу с большими языковыми моделями. Вакансия выглядит особенно хорошо для инженера, который хочет не распыляться на платформенную инфраструктуру, а сосредоточиться на конкретных пользовательских сценариях и довести документные ИИ-процессы до продакшена.

Откликнуться: ссылка

AI/ML with Python & AWS Engineer — Synechron

Synechron открыла старшую роль в Пуне с оценочной вилкой 3,0–5,0 млн индийских рупий в год. Здесь уже не одна прикладная функция, а почти полный контур промышленной генеративной платформы: масштабируемые RAG-конвейеры, серверные ИИ-приложения, агентные системы с вызовом инструментов и оркестрацией, подключение векторных хранилищ, наблюдение за качеством и дальнейшая оптимизация. Стек очень широкий: AWS Bedrock, Lambda, Fargate, EKS, CloudFormation, Terraform, LangChain, MCP, Pinecone, Weaviate, Hugging Face, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Python, Java и JavaScript. Это вакансия для человека, который уже умеет строить боевые ИИ-сервисы в облаке, а не только экспериментировать с прототипами. Плюс — обещают внутреннюю мобильность, обучение и наставничество.

Откликнуться: ссылка

Large-Model Algorithm Engineer (Memory / RAG / Intent Recognition) — RayNeo

У RayNeo появилась редкая роль для тех, кому интересны память, персонализация и носимые устройства. Позиция находится в Шэньчжэне, формально помечена как начальная, с оценочной вилкой 180–360 тыс. китайских юаней в год. Задачи при этом совсем не учебные: строить наборы данных для долговременной памяти, улучшать стратегии персонализированного поиска, повышать качество восстановления прошлой информации и работать с командами железа и продукта над сценариями для умных очков. Нужны Python, PyTorch, обработка естественного языка, RAG, рекомендательные системы, компьютерное зрение и работа с сенсорными данными; отдельно подчеркивается предпочтение кандидатам с магистратурой или аспирантурой. Для начинающего исследователя это одна из самых необычных свежих ролей: не абстрактная модельная работа, а память ИИ прямо в пользовательском устройстве.

Откликнуться: ссылка

AI Application R&D Engineer (Architecture Design / RAG / Agent) — RayNeo

Еще одна свежая позиция RayNeo в Шэньчжэне, уже мидл-уровня, с оценочной вилкой 180–300 тыс. китайских юаней в год. Здесь фокус на полном цикле вывода агентных систем в эксплуатацию: обработка данных, обертки над модельными сервисами, интерфейсы, развертывание, онлайн-мониторинг и встраивание агентных моделей в бизнес-процессы. В требованиях прямо перечислены Go, Java, Python, PyTorch, TensorFlow, Kubernetes, Docker, конвейеры непрерывной сборки и доставки, проектирование признаков, развертывание моделей, оптимизация их работы и обеспечение высокой доступности. Это хороший вариант для инженера, который хочет заниматься не демонстрациями агентов, а устойчивой эксплуатацией и масштабированием прикладной ИИ-системы.

Откликнуться: ссылка

Artificial Intelligence Lead - Airbus India Innovation Centre

Airbus India Innovation Centre ищет руководителя ИИ-направления в Бангалоре с оценочной вилкой 2,5–4,8 млн индийских рупий в год. Это уже не узкая инженерная роль, а позиция на стыке технического лидерства и предметной области: нужно определять рамки проектов, вести команду специалистов по данным и запускать решения для авиации — от предиктивного обслуживания и поиска аномалий до компьютерного зрения и задач на больших языковых моделях. При этом в вакансии ожидают не только управленца: упомянуты Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, SageMaker и системная инженерия. Важный нюанс — авиационный контекст с требованиями по безопасности и регуляторике, так что роль особенно интересна тем, кто хочет делать ИИ в среде, где качество и надежность важнее красивых демо.

Откликнуться: ссылка