Сегодня в ленте — пять очень свежих вакансий, и почти все они показывают, куда рынок ИИ реально нанимает прямо сейчас: в прикладные агентные системы, локальные модели, продовую инженерию данных и продуктовые роли вокруг пользовательских сценариев. Ниже — короткий, но насыщенный разбор каждой позиции, чтобы понять суть без открытия исходной страницы.

AI Engineer (Generalist) в BUILD, Inc.

Это, пожалуй, главный лот сегодняшней подборки. BUILD — посевной вертикальный AI-стартап для институциональной недвижимости, а вакансия обещает редкое сочетание: зарплата $180–250 тыс. плюс доля 0,3–1%. Компания хочет человека, который не будет сидеть на одном узком участке, а возьмёт на себя полный цикл: проектирование и вывод в прод агентных систем, выпуск полноценных функций, работу с заказчиками и экспертами предметной области, а также повышение надёжности длинных агентных цепочек и систем с визуальным пониманием.

По стеку и ожиданиям всё довольно жёстко: Python, LangGraph, опыт вывода LLM- или агентных систем в прод и примерно 3–5 лет сильной работы в среде AI или быстрых стартапов. Это место для тех, кто любит неопределённость, высокий темп и прямое влияние на продукт; тем, кому важны медленные процессы и чёткие границы ответственности, такая роль может показаться слишком резкой.

Откликнуться: BUILD, Inc.

Artificial Intelligence Engineer в Charlemagne Labs

Одна из самых интересных прикладных вакансий дня — AI-инженер в Charlemagne Labs в районе Нью-Йорка. Компания строит локального защитного агента, который должен останавливать фишинг, поддельные окна входа, вредоносные ссылки и другие атаки социальной инженерии, усиленные ИИ. Иными словами, это не «ещё один чат-бот», а попытка встроить модели прямо в пользовательский контур безопасности.

Работа выглядит очень инженерной: подготовка наборов данных, токенизация, дообучение открытых моделей вроде Gemma, LLaMA, Mistral и Qwen, настройка подсказок, оценка качества, снижение выдумок модели, локальный запуск и интеграция в расширения браузера и локальных агентов. Нужны Python, PyTorch и Hugging Face; опыт в кибербезопасности желателен, но не обязателен. Для инженера по машинному обучению это редкий шанс перейти в безопасностный домен без требования уже иметь длинный профиль именно в защите.

Откликнуться: Charlemagne Labs

Data & AI Product Engineer в Haag / Salas O’Brien

Хорошая удалённая вакансия из США для тех, кому ближе инженерия данных и внутренние продукты, чем исследовательская гонка моделей. Haag, входящая в Salas O’Brien, ищет инженера продукта по данным и ИИ с базовой вилкой $95–115 тыс., премией за результат, участием в капитале и стандартным соцпакетом. Работа идёт в небольшой продуктовой группе с менеджером продукта и другими инженерами.

По сути это роль для человека, который любит строить и сопровождать озёрные хранилища, прокладывать надёжные конвейеры данных и добавлять компоненты машинного или генеративного ИИ только там, где они действительно поддерживают дорожную карту продукта. В требованиях — Python, SQL, опыт инженерии данных или аналитической инженерии, понимание распределённой обработки, дисциплина работы с версиями и ревью кода. Из бонусов упомянуты Databricks, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, вывод моделей в прод и даже React. Хороший вариант для прагматиков, которым важнее полезная система в проде, чем работа «на витрине».

Откликнуться: Haag / Salas O’Brien

AI/ML Software Engineer в BJAK

BJAK ищет удалённого инженера по ИИ и машинному обучению в Великобритании, но работа завязана на штаб-квартиру в Малайзии и региональные команды в Юго-Восточной Азии. Это важно сразу: роль действительно удалённая, но с заметной межчасовой координацией. Компания работает в страховании и финансовых сервисах, а задачи — вполне боевые: персонализация, поиск, выявление мошенничества, автоматизация и генерация инсайтов.

От кандидата ждут 2–4 года опыта, Python, TensorFlow или PyTorch, scikit-learn, понимание полного цикла от подготовки признаков до развёртывания и интеграции через API. Плюсами считаются NLP, компьютерное зрение, рекомендательные системы, Docker, Git, непрерывная интеграция и облака. Это роль для тех, кто хочет видеть прямой продуктовый эффект на большой аудитории, но надо быть готовым к стартапному ритму и работе через несколько часовых поясов.

Откликнуться: BJAK

AI Product Manager в Rempli

Не все свежие вакансии дня — чисто инженерные. Rempli в Майами ищет продуктового менеджера по ИИ, который сможет превращать возможности моделей в реальные пользовательские функции. Это широкая роль для человека, умеющего соединять продуктовую стратегию, пользовательский опыт и технические ограничения, а не просто писать пожелания в дорожную карту.

Ожидания понятные: 3–6+ лет в управлении продуктом, опыт с AI/ML или продуктами на данных, хорошее чувство пользовательского сценария и уверенная работа с техническими и нетехническими командами. В повседневной работе — видение продукта, приоритизация функций на базе ИИ, перевод пользовательских задач в требования и измерение результата через эксперименты и итерации. Это может быть сильная точка входа для продуктового человека, который хочет сместиться из общего цифрового продукта в ИИ-повестку без обязательного перехода в чистую разработку.

Откликнуться: Rempli

Если смотреть на подборку целиком, сигнал довольно ясный: рынок продолжает платить за тех, кто умеет не просто «прикрутить модель», а собрать вокруг неё рабочий контур — с данными, безопасностью, агентной логикой, измеримым продуктом и внятной поставкой в прод. Особенно заметны две линии: рост спроса на практических AI-инженеров с широким стеком и отдельный спрос на людей, которые умеют переводить ИИ из лабораторного обещания в продуктовую пользу.