Сегодня в подборке четыре свежие вакансии из мира ИИ. Здесь есть и потребительский продукт с упором на поиск и рекомендации, и инженерия для школьных технологий, и инфраструктура для обучения робототехнических моделей, и корпоративное внедрение ИИ в производстве.

1. Инженер машинного обучения — Wanderboat AI

Wanderboat AI делает продукт для локального поиска: рестораны, места, городские сценарии и рекомендации для прогулок и поездок. Роль выглядит как очень прикладная работа на стыке поиска, ранжирования и многомодального понимания запросов: нужно улучшать выдачу, рекомендации, эмбеддинги, работу с дополнением ответов за счёт внешних данных и эксперименты, привязанные к реальным продуктовым показателям.

От кандидата ждут как минимум два года опыта в поиске, рекомендациях, рекламных системах, лентах или других задачах релевантности, сильную базу в машинном обучении, глубоком обучении или обработке текста, а также практику с извлечением данных и оптимизацией. По стеку упомянуты Python, Go или C++, а плюсом будут многомодальные модели и опыт тонкой настройки больших моделей. Это хороший вариант для инженера, которому важен прямой продуктовый эффект, но вместе с этим почти наверняка придётся брать на себя широкий круг задач и быстро принимать решения.

Откликнуться: ссылка

2. Инженер ИИ — HMH

HMH — крупная компания в сфере образовательных технологий, работающая со школами, учениками и преподавателями во многих странах. Здесь ищут инженера ИИ уровня мидл в Индиане для производственных систем, связанных с аналитикой, автоматизацией и интеллектуальной поддержкой принятия решений. Это не лабораторная позиция, а довольно широкий прикладной контур: модели, сервисы, внедрение и эксплуатация.

В описании есть и классическое машинное обучение на TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, и современный слой генеративного ИИ — LangChain, поиск по внешним данным, векторные базы, MLflow и Docker, плюс интеграция с API и микросервисами. Ожидают примерно 3–5 лет опыта, сильный Python, уверенную работу с облаками вроде AWS, Azure или Google Cloud, а также знакомство с задачами обработки текста и компьютерного зрения. Сильная сторона вакансии — понятная прикладная среда и большой масштаб использования, возможный минус — широкая зона ответственности без узкой специализации на одном продукте.

Откликнуться: ссылка

3. Инженер по инфраструктуре машинного обучения и облака — Gritt Robotics Inc

Gritt Robotics ищет очного инженера в Саут-Сан-Франциско, который будет строить основу для обучения и проверки робототехнических моделей. Это роль для тех, кому интереснее не столько сами модели, сколько вся система вокруг них: приём и подготовка данных, обучение, проверка качества, моделирование, оркестрация процессов, наблюдаемость и ускорение тяжёлых вычислительных контуров.

Компания просит 4+ года опыта в запуске производственных конвейеров машинного обучения, сильный Python, желательную уверенность в C++ или Go, опыт с PyTorch и облачной инфраструктурой на AWS, GCP или Azure, а также с Docker, Kubernetes и Airflow. Отдельно подчёркнуты непрерывная сборка и доставка, панели мониторинга, оптимизация работы с ускорителями и вводом-выводом, то есть это действительно вакансия для инженера систем машинного обучения, а не для исследователя. Подойдёт тем, кто любит сложную инфраструктуру и плотную связь с железом и робототехникой; настораживающие сигналы типичны для ранней компании — очный формат, высокая ответственность и требование права на работу в США.

Откликнуться: ссылка

4. Инженер ИИ — Springs Window Fashions

Springs Window Fashions — производитель брендов Bali, Graber, SunSetter и Mecho — нанимает инженера ИИ для вывода корпоративных ИИ-систем в рабочую среду. По описанию это роль на стыке производства, цепочек поставок, клиентского сервиса, продаж и операционных процессов: не исследование ради исследования, а внедрение моделей туда, где они должны реально ускорять бизнес.

Ожидают не меньше пяти лет опыта в разработке программных систем, систем данных или систем машинного обучения, сильный Python, опыт с TensorFlow или PyTorch, знакомство с LangChain или Hugging Face, облачную практику в Azure, AWS или Google Cloud и умение связывать ИИ-решения с корпоративными API и управляемыми потоками данных. В повседневной работе будут большие языковые модели, поиск по внешним данным, помощники для сотрудников, предсказательные модели, мониторинг и документация. Для кандидата это хороший шанс поучаствовать в серьёзной операционализации ИИ внутри реального бизнеса, но стоит понимать, что компания явно ждёт человека, который будет не рассуждать, а быстро доводить решения до производства.

Откликнуться: ссылка