Сегодняшняя подборка маленькая, но очень прикладная: здесь ИИ работает не в вакууме, а рядом со стройкой, автономной техникой, внутренними данными компании и реальной эксплуатацией. Если вам интереснее сложные инженерные контуры, чем очередной красивый интерфейс поверх модели, на эти роли стоит посмотреть внимательнее.

Инженер машинного обучения для аналитики восприятия — Bedrock Robotics

Bedrock Robotics делает автономные машины для тяжёлых строительных работ, и эта роль в Сан-Франциско завязана не на абстрактные эксперименты, а на то, чтобы превращать данные с камер и лидаров в полезные функции для клиентов. В описании прямо фигурируют переидентификация техники на больших площадках, измерение безопасности, аналитика производительности и развёртывание моделей прямо на парк машин.

По стеку и требованиям всё довольно честно: нужен человек с опытом вывода систем компьютерного зрения в рабочую среду, хорошим знанием PyTorch, Python и хотя бы одного системного языка вроде C++ или Rust. Плюсом будут опыт с сырыми сенсорными данными, трёхмерной геометрией, калибровкой, перепроецированием, поиском аномалий и построением качественных проверок для моделей.

По сути это вакансия для инженера, которому нравится мир, где модель нельзя просто красиво показать — она должна переживать грязную площадку, сложную геометрию сцены и последствия ошибки в физическом мире. Хороший вариант для людей из робототехники и компьютерного зрения; слабое место для части кандидатов — это очный формат в районе Сан-Франциско и высокий порог по работе с сенсорами.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ и машинному обучению — NODA AI

NODA AI ищет гибридного инженера в Остине для систем, связанных с автономной техникой в воздухе, на море, на земле и в космосе. Здесь работа строится вокруг агентных сценариев, рассуждения моделей, планирования миссий, объяснимости для человека-оператора и запуска оптимизированных моделей на бортовом железе уровня Jetson с интеграцией в ROS 2.

Из требований важнее всего не модные слова, а инженерная зрелость: от кандидата ждут не меньше трёх лет опыта с рабочими системами ИИ, уверенный Python, PyTorch, Transformers и инструменты уровня LangChain, понимание квантования моделей, практику работы с контурами вывода в эксплуатацию и знание распределённых систем. Дополнительный фильтр очень важный: нужен гражданин США с возможностью получить допуск, плюс готовность к поездкам до 20% времени.

Эта роль интересна тем, кто хочет заниматься агентными системами не в офисных помощниках, а в среде, где есть техника, ограничения по вычислениям и цена ошибки. Хорошо подойдёт инженерам, которым тесно в чисто веб-продуктовой разработке; настораживающий момент только один, но серьёзный — оборонно-прикладной контур и требования по допуску резко сужают круг подходящих людей.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ — ClearpointCo

ClearpointCo нанимает в Хьюстоне инженера на прямой контракт с вилкой 120–125 тысяч долларов в год для построения внутренней платформы ИИ с нуля. Самое важное здесь — компания не хочет зависеть от облака: в описании прямо сказано, что нужно поднимать собственную инфраструктуру на ускорителях H200, строить поиск по внутренним данным с подстановкой в ответы моделей, агентный поиск, векторное хранилище и внутренние API в полностью локальном контуре.

Технически это роль на стыке прикладного ИИ и инфраструктуры. Нужны Python, PyTorch, Hugging Face, инструменты вроде LangChain, LlamaIndex или Haystack, работа с векторными базами, Docker под Debian или Ubuntu, а также нормальное взаимодействие с командами данных вокруг MS SQL Server и DB2. Отдельно подчёркнуты безопасность и управление рисками: персональные данные, журналы аудита, защита от внедрения вредных подсказок и утечек данных.

Для сильного инженера это редкий шанс не «подкрутить функцию», а собрать внутренний контур ИИ почти с фундамента и под свои решения. Но и плата за такой контроль понятная: пять дней в неделю в офисе, много ответственности с первого дня и никакой поблажки в духе «давайте пока сделаем это в облаке, а потом разберёмся».

Откликнуться: ссылка