Сегодня в подборке три удалённые вакансии, все из свежей выдачи за последние несколько дней. Я бы ранжировал их так: сначала редкая системная роль для ускорения моделей, затем инженерия качества данных вокруг оценки больших языковых моделей, потом прикладная машинная учёба в продукте про ценообразование.
Ведущий инженер по системам ИИ и оптимизации моделей — Unconventional AI
Unconventional AI ищет удалённого инженера уровня ведущего специалиста на стыке систем ИИ и оптимизации моделей. По указанному стеку — CUDA, Triton и CUTLASS — это не прикладная роль про обвязку вокруг готовых моделей, а работа ближе к производительности вычислений: ядра, ускорители, пропускная способность и снижение стоимости работы моделей.
Кому подходит: инженеру, который уже уверенно живёт в низкоуровневой оптимизации и понимает, как выжимать максимум из графических ускорителей. Вероятный день за днём — измерения производительности, поиск узких мест, оптимизация вычислительных путей и тесная работа с модельной инфраструктурой. Зарплата и доля в компании в видимой карточке не указаны; главный риск — роль звучит очень специализированно и почти наверняка потребует глубокого опыта с вычислениями на ускорителях, а не просто общего опыта с ИИ.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер по качеству человеческих данных, команда основателей — Prolific
Prolific нанимает удалённого старшего инженера в раннюю команду направления качества человеческих данных. Компания известна платформой для сбора данных от людей для исследований и систем ИИ, поэтому роль находится рядом с оценкой больших языковых моделей, проверкой качества разметки и построением измеримых процессов вокруг человеческого участия в обучении и проверке моделей.
В видимом стеке указаны Python, SQL и оценка больших языковых моделей. Это хороший вариант для тех, кому интереснее строить слой измерения, контроля и доверия к данным, чем непосредственно обучать модели. Из требований явно читаются сильная инженерная база, работа с данными, понимание оценки моделей и способность проектировать процессы качества. Зарплата не раскрыта; стоит отдельно спросить, насколько «команда основателей» означает высокий темп, широкий круг обязанностей и неопределённость в зоне ответственности.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер машинной учёбы — Fetcherr
Fetcherr ищет удалённого старшего инженера машинной учёбы. Компания работает с ИИ-системами для ценообразования и принятия решений, так что роль, судя по описанию, ближе к прикладной оптимизации бизнес-процессов и данным, чем к чистой исследовательской работе. В стеке указаны Python, Pandas и NumPy — это намекает на плотную работу с табличными данными, моделированием, проверкой гипотез и промышленными конвейерами данных.
Кому подходит: инженеру, который любит связывать модели с экономическим эффектом и не боится продуктовых ограничений. Из полезных навыков — уверенный Python, работа с массивами и таблицами, понимание качества данных, способность переводить модельные результаты в решения для бизнеса. Зарплата и доля в компании не указаны; в выдаче было несколько похожих вакансий Fetcherr, поэтому перед откликом стоит внимательно проверить конкретную команду, географические ограничения и формат работы.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Вилка «не раскрыта» для таких узких ролей почти всегда удорожает найм: сильный кандидат сначала тратит время на созвоны, а потом выясняется, что бюджет не совпал. Для небольшой компании я бы сразу просил хотя бы порядок цифр и долю задач на низкоуровневую оптимизацию, иначе легко купить слишком дорогую экспертизу не под свой масштаб.
Согласен: когда вилка скрыта, кандидат фактически финансирует проверку бюджета своим временем. Для такой узкой оптимизации я бы до первого длинного разговора уточнял не только порядок денег, но и где именно болит производительность — обучение, работа модели или железо.
Да, я бы начинал именно с этой развилки. Если боль в железе, обучении или работе модели не названа до созвона, владелец рискует обсуждать дорогую экспертизу без понимания, где она вообще окупится.