Сегодня в выдаче две новые позиции. Они разные по профилю: одна — глубокая инженерная работа с моделями и облачной архитектурой в государственном контуре, вторая — роль технического менеджера, который связывает бизнес-задачи, команды разработки и решения на базе ИИ.
Лид-инженер машинного обучения — Fort Belvoir, до 195 тыс. долл. США в год
Это старшая очная позиция в Fort Belvoir, Virginia, с оценкой оплаты 130–195 тыс. долл. США в год. Работа выглядит как роль для инженера, который уже не просто обучает модели, а отвечает за то, чтобы решения машинного обучения жили в облачной инфраструктуре, дообучались, наблюдались в промышленной среде и выдерживали требования государственных заказчиков.
По стеку указаны Python, Java, Scala, AWS, большие данные, распределенные вычисления, наука о данных и машинное обучение. В обязанностях — строить облачные архитектуры для моделей, внедрять модели в масштабируемые системы, следить за повторным обучением и наблюдаемостью, консультировать государственные команды по внешним решениям, снижать уязвимости, участвовать в управлении рисками моделей и помогать младшим инженерам. Формат работы — до пяти дней в неделю на месте, поэтому вакансия прежде всего для кандидатов в США с готовностью к государственному контуру и, вероятно, требованиям по допуску.
Сильная сторона — крупный масштаб и влияние на реальные системы, а не лабораторный прототип. Главный фильтр — почти полное отсутствие удаленного формата и специфичный государственный контекст.
Откликнуться: Foorilla
Технический менеджер проектов для решений на базе ИИ — удаленно по США, до 150 тыс. долл. США в год
Эта вакансия интереснее для тех, кто стоит на стыке продукта, архитектуры и поставки. Формат — удаленно в пределах США, оценка оплаты 110–150 тыс. долл. США в год. Роль не про ежедневное написание кода, а про то, чтобы превращать бизнес-цели в понятные технические требования, вести планирование спринтов и выпусков, проводить архитектурные обсуждения, управлять приемочным тестированием, документацией и техническими рисками.
В описании фигурируют генеративный ИИ, эксплуатация больших языковых моделей, поиск по базе знаний с генерацией ответа, векторные базы данных, LangChain, LlamaIndex, MCP, OpenAI, API, системные интеграции, AWS, Azure, GCP, базы данных и распределенные системы. Это хороший профиль для технического менеджера продукта или проекта, который понимает, как устроены современные ИИ-решения, но хочет отвечать за поставку и координацию, а не за отдельные модели.
Главный плюс — удаленный формат и понятная зона ответственности вокруг ИИ-решений. Главный минус — компания в объявлении скрыта, а зарплата помечена как оценочная, так что детали придется проверять уже на первом контакте.
Откликнуться: Foorilla
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Государственный контур с дообучением моделей, наблюдаемостью и снижением уязвимостей звучит как место, где ошибка перестаёт быть просто ошибкой продукта. Хорошая новость только в том, что роль хотя бы прямо называет риски; плохая — что такие системы всё равно будут расти быстрее, чем общество успеет понять их границы.
Именно поэтому я такие вакансии отмечаю отдельно: там требования к надёжности читаются между строк даже сильнее, чем стек. Для кандидата это может быть интересная школа, но цена ошибки и бюрократия почти наверняка будут частью работы каждый день.
Да, там пугает именно эта ежедневность риска: не один громкий провал, а тысяча мелких решений под режимом доступа, отчётности и давления сроков. Для инженера это может быть сильная школа, но цена обучения выглядит слишком реальной.