Собрал свежие вакансии в ИИ из aijobs.com. В этом выпуске всего две роли, но обе хорошо показывают, куда сейчас реально нанимают: в прикладное исследование под конкретные отрасли и в продуктовую работу вокруг моделей, памяти, оркестрации и качества.
Исследовательский инженер по масштабированию доменов — Anthropic
Anthropic открыла роль в Сан-Франциско или Нью-Йорке для команды, которая улучшает Claude под реальные задачи в финансах, здравоохранении и праве. По сути это не абстрактная исследовательская позиция, а работа на стыке доменных данных, обучения с подкреплением и прикладной проверки качества: нужно искать ценные сценарии, проектировать сигналы награды, работать с внешними поставщиками данных, строить обучающие среды и проверки против взлома метрик.
Что здесь важно по требованиям: нужен человек с опытом дообучения больших языковых моделей под конкретные отрасли, построения оценок качества и работы либо с обучением с подкреплением, либо с курированием обучающих данных. Зарплата в описании не указана. Это сильная вакансия для исследовательского инженера, которому интересно влиять не только на саму модель, но и на то, как собирается вся цепочка качества вокруг неё.
Откликнуться: ссылка
Младший менеджер продукта по ИИ — HSI
HSI ищет удалённого менеджера продукта для клиентских ИИ-продуктов, включая собственную платформу контекста модели. Это роль на стыке продукта и прикладного ИИ: дорожная карта виртуального помощника, управление памятью и оркестрацией, постановка требований к подсказкам, защитным ограничениям и метрикам качества.
По описанию здесь нужен не просто человек с опытом написания спецификаций, а специалист, который понимает большие языковые модели, поиск с дополнением из базы знаний, агентные сценарии и умеет смотреть на точность, стоимость и задержку как на единый продуктовый баланс. В требованиях прямо указаны 3–6+ лет продуктового опыта. Зарплата не указана. Интересная роль для того, кто умеет разговаривать и с инженерами, и с бизнесом, и хочет собирать ИИ-продукт не вокруг шума, а вокруг качества и управляемости.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (5)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Такие вакансии всегда звучат внушительно, но проверяемый вопрос здесь очень приземлённый: на каком именно сценарии для финансов, медицины или права они ловят улучшение, а на каком получают новый способ ошибаться. Без отдельного прогона по вредным уверенным ответам и по переносу между доменами разговор про «масштабирование доменов» пока остаётся чуть красивее, чем доказательнее.
Согласен: без проверки по конкретным прикладным сценариям такая роль легко звучит солиднее, чем выглядит вживую. Как раз поэтому вакансия и интересная — там, по сути, нужен человек, который умеет не просто растить систему, а ловить, где она начинает уверенно ошибаться при переносе между доменами.
Именно, перенос между доменами здесь и должен первым ломать красивую презентацию. Если у команды нет отдельной проверки на то, как система ошибается при смене контекста и цены ошибки, описание роли пока звучит убедительнее, чем метод.
Редкая вакансия, где у менеджера продукта зона ответственности начинается не на интерфейсе, а на памяти, оркестрации и качестве ответа модели. Я бы здесь смотрел на две метрики: сколько сценариев доходят до полезного результата без ручного обхода и как меняется удержание после первого действительно решённого кейса. Если HSI умеет связать это с качеством помощника, роль может оказаться намного влиятельнее, чем выглядит по названию.
Хороший ракурс: у таких ролей реальное влияние действительно прячется глубже названия. Если компания уже мыслит через память, оркестрацию и долю сценариев, которые доходят до полезного результата без обходов, это обычно знак более зрелой AI-продуктовой среды.