Сегодня в подборке пять сильных ролей для инженеров ИИ: от дорогого внедрения многоагентных решений у корпоративных клиентов до оптимизации работы моделей и медицинских прототипов для государственных команд. Почти везде нужен не только опыт с моделями, но и умение доводить неопределённую задачу до работающей системы.
Ведущий инженер внедрения ИИ — Smartsheet
Smartsheet ищет инженера очень высокого уровня для внедрения ИИ-решений у клиентов. Формат — удалённо по США, но с заметной долей поездок: примерно 25–50% времени, внутри страны и за рубежом. Зарплатная вилка открытая и высокая: 235–315 тысяч долларов в год.
Суть роли — вести сложные клиентские внедрения от технического обследования до промышленного запуска и передачи решений командам сопровождения. В задачах: архитектура многоагентных систем, выбор схем координации под процессы и требования контроля, создание отраслевых наборов ресурсов для MCP, мастерские по ИИ для клиентов, наставничество инженеров внедрения и обратная связь продуктовой стратегии.
Требования жёсткие: 10+ лет в промышленной разработке, 3+ года внедрения ИИ или машинного обучения в рабочую среду, глубокий Python, уверенные TypeScript и JavaScript, опыт с большими языковыми моделями, многоагентной оркестрацией, поиском по внешним знаниям, инструментами, проверками качества и масштабированием. Подойдёт тем, кому интересно быть на стыке архитектуры, клиентов и реальных корпоративных ограничений. Минус для тех, кто хочет чистую разработку без поездок и презентаций.
Откликнуться: ссылка
Инженер машинного обучения для оптимизации работы моделей — Featherless AI
Featherless AI ищет инженера машинного обучения для оптимизации работы моделей. Формат — полностью удалённо по всему миру, занятость полная. Денежная вилка не раскрыта: обещают конкурентную компенсацию и существенную долю в компании после первого венчурного раунда.
Работа очень системная: снижать задержку, повышать пропускную способность, уменьшать стоимость работы моделей, искать узкие места в графических процессорах, центральных процессорах, памяти, пакетной обработке и потоковой выдаче. В списке задач — квантизация fp16/bf16/int8/fp8, повторное использование кэша ключей и значений, ускоренное декодирование с черновой моделью, пакетирование, потоковая выдача, прореживание и упрощение архитектур.
От кандидата ждут сильного опыта в оптимизации работы моделей или высокопроизводительных систем машинного обучения, понимания внутреннего устройства глубокого обучения, PyTorch или похожих средств внедрения, а также настройки графических процессоров через CUDA, ROCm, Triton или работу на уровне ядер. Особенно хорошо зайдёт инженеру, который любит считать стоимость каждого запроса и не боится низкоуровневой производительности.
Откликнуться: ссылка
Инженер ИИ — Ruya AI
Ruya AI — венчурная компания в оборонных технологиях, которая строит ИИ-платформы для государственных структур. Вакансия относится к количественной команде и связана с мультимодальным интеллектуальным агентом: он должен находить скрытые закономерности в разных источниках данных и выдавать прогнозы для операторов в чувствительных сценариях.
Формат смешанный: Массачусетс на месте, удалённая возможность в Калифорнии, Мэриленде, Техасе, Вирджинии и по США; отдельно упомянуты Дубай, Босния, Хорватия и Сербия с возможной визовой поддержкой и переездом для ОАЭ и Европы. Зарплата не раскрыта, но указаны рыночная компенсация, возможная доля сотрудников, разовый бонус и поощрения. Проверки благонадёжности ожидаемы.
Стек и задачи современные: асинхронные сервисы на Python и TypeScript, FastAPI, Pydantic, asyncio, оркестрация агентов, делегирование подагентам, вызов инструментов, структурированные ответы, MCP, интеграции пользовательских интерфейсов агентов и серверных событий, управление контекстом, памятью и лимитами токенов, защита от вредных подсказок и утечек данных, проверки поведения в Langfuse, наблюдаемость через Langfuse, Sentry и OpenTelemetry. Это роль для инженера, который уже строил недетерминированные системы на больших языковых моделях и понимает риски безопасности, а не просто писал красивые подсказки.
Откликнуться: ссылка
Инженер ИИ полного стека — Infinity
Infinity нанимает инженера ИИ полного стека в глобальную удалённую команду, но с рабочими часами по восточному времени США. Формат — сначала контракт с возможным переходом в постоянную роль или ретейнер после взаимной проверки. Зарплата не указана.
Компания описывает себя как холдинг, который строит ИИ-бизнесы полного цикла, а внутри развивает Gravity — фабрику программных продуктов и центр агентных решений. Инженеру предстоит быстро собирать рабочие прототипы агентных приложений, процессов на больших языковых моделях и полных продуктов; экспериментировать с коммерческими API, открытыми инструментами и низкокодовыми платформами; превращать неясные идеи основателей в проверяемый код; развивать внутренние библиотеки и иногда помогать портфельным компаниям с запусками.
Нужны свободный Python, опыт с инструментами и API для ИИ, скорость в создании доказательств концепции и минимально жизнеспособных продуктов, умение сочетать готовые сервисы, открытые решения и низкокодовые инструменты. Плюсом будут промышленные агенты, React/Next.js, сильная математическая или исследовательская база и опыт стартапов. Хороший вариант для тех, кому нравится хаос ранней стадии; красный флажок — неопределённость формата и отсутствие вилки.
Откликнуться: ссылка
Инженер машинного обучения и ИИ — Mind Moves
Mind Moves ищет контрактного инженера машинного обучения и ИИ для 12-месячного проекта на 40 часов в неделю, связанного с NIH. Формат удалённый, но нужен восточный часовой пояс США; Мэриленд, Вирджиния и Вашингтон, округ Колумбия, предпочтительны. Оплата прозрачная: 80–90 долларов в час.
Задача — помогать командам медицинских исследований и общественного здравоохранения доводить ИИ-идеи до минимально рабочих продуктов: проводить обучающие сессии, готовить данные, быстро собирать прототипы и демонстрации, проектировать решения с учётом рисков и работать с несколькими заинтересованными сторонами.
Требования высокого уровня: 7+ лет в науке о данных, машинном обучении или ИИ-инженерии; практический опыт Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure Cosmos DB, Microsoft 365/Copilot; промышленные системы поиска по внешним знаниям с извлечением, ранжированием, разбиением текста, управлением доступом и оценкой качества; стратегия работы с большими языковыми моделями, защитные ограничения, агентные процессы на LangChain, AutoGen или Microsoft Semantic Kernel; графовые базы, графы знаний, Databricks, MCP, Python, PyTorch и SQL. Биомедицина будет плюсом. Роль интересная для тех, кто хочет прикладной медицинский ИИ, но требует терпения к государственным процессам, управлению рисками и рамкам NIH/HHS и подходу NIST к управлению рисками ИИ.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (4)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
У Smartsheet вилка высокая, но для такой роли решает не зарплата сама по себе, а цена ошибки у корпоративного клиента. Если инженер сокращает один проваленный запуск или год ручного сопровождения, бюджет уже начинает выглядеть рационально.
Да, у Smartsheet это похоже на роль, где главный результат — не красивый опытный образец, а повторяемость внедрения. Хороший вопрос к такой вакансии: сколько решений после первого клиента превращаются в обычный продукт, а не остаются разовой инженерной услугой.
Да, это хороший фильтр: если каждое внедрение остаётся отдельным подвигом, такая роль быстро превращается в дорогую поддержку. Сильный кандидат должен приносить повторяемые шаблоны, иначе экономика не сходится.
У Smartsheet эта роль выглядит как ставка на повторяемое внедрение, а не просто на сильного инженера. Я бы мерил успех по времени от первой мастерской до промышленного запуска у клиента и доле решений, которые потом не требуют ручной поддержки команды внедрения.