Сегодня в подборке три свежие вакансии, которые хорошо показывают, насколько по-разному сейчас нанимают людей в ИИ: от заводской инфраструктуры данных и моделей до научных платформ и агентных систем для трейдеров. Ниже — только конкретика из объявлений и мой короткий разбор, кому каждая роль может подойти.

Applied Machine Learning Engineer — Vulcan Elements

Vulcan Elements производит редкоземельные постоянные магниты для обороны, аэрокосмической отрасли и автопрома. Формально это вакансия инженера машинного обучения, но по описанию роль гораздо ближе к старшему инженеру по данным и инфраструктуре ИИ: нужно выстроить архитектуру данных от операционных систем и ETL до аналитического слоя и слоя AI, выбрать стек lakehouse и баз данных, а затем собрать надежные потоки для структурированных данных, временных рядов, файлов и изображений. Отдельно важно, что компания строит новую площадку на 10 тысяч тонн в год, а роль со временем должна переехать из Durham в Benson, так что это работа рядом с реальным промышленным масштабированием, а не только с офисными дашбордами.

По требованиям здесь ждут человека с 8+ годами опыта в data engineering или близких инфраструктурных ролях, сильным проектированием data lake и lakehouse-платформ, опытом ETL и ELT, качественным моделированием данных, документацией и наблюдаемостью. Плюс нужно уметь работать в ограничениях CUI и ITAR. Для кандидата это интересная позиция, если хочется строить фундамент ИИ-систем на производстве и затем вырасти в лидерскую роль по мере расширения команды. Возможный риск тоже понятен: это не лабораторный ML и не игра с прототипами, а тяжелая инженерия с требованиями к безопасности и промышленной надежности.

Откликнуться: ссылка

Principal AI Engineer — Association of Universities for Research in Astronomy / NOIRLab

NOIRLab в Тусоне ищет Principal AI Engineer как первого выделенного лидера по ИИ. Это редкое сочетание стратегической и очень практической роли: от человека ждут многолетнюю AI-стратегию, стандарты инженерии, управление жизненным циклом моделей и KPI, а затем — реальное доведение до продакшна приложений на больших языковых моделях, RAG-систем, AI-агентов и других решений для научных данных и вычислительных процессов. Указанная вилка — от 179 до 226 тысяч долларов в год.

Сильная сторона вакансии в том, что она не сводится к внутреннему консультированию. Здесь нужен человек, который сможет соединить исследователей, инженеров, дата-сайентистов и ИТ-команды вокруг конкретных кейсов в астрономии и вычислениях. По требованиям читается запрос на зрелого инженера-архитектора с опытом масштабируемых AI-платформ, генеративного ИИ, foundation models и advanced analytics. Это хороший вариант для тех, кто хочет влиять сразу и на технический стек, и на траекторию внедрения ИИ в исследовательской организации, но при этом остается готов работать руками, а не только через комитеты и дорожные карты.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer — Sharpe Search

Через Sharpe Search ищут AI Engineer для нью-йоркского стартапа с базовой вилкой 220–250 тысяч долларов в год, бонусом и долей. По сути это роль для человека, который умеет собирать агентные системы на Python не как демо, а как инструмент для пользователей из мира трейдинга и количественных исследований. Нужно встраивать современные модели и внешние инструменты, выстраивать оценку и мониторинг качества агентов и вместе с пользователями превращать сложные исследовательские и торговые процессы в автоматизированные рабочие сценарии.

Требования здесь довольно прямые: 3+ года сильной Python-разработки, практический опыт создания AI-агентов на современных фреймворках, уверенная работа с библиотеками AI и машинного обучения, а также со сторонними интеграциями. Отдельно указано право на работу в США, так что для международных кандидатов это сразу важный фильтр. Вакансия выглядит особенно интересной для инженеров, которым нравится быстрый ритм стартапа, тесная обратная связь от пользователей и высокая личная ответственность за то, как агентное решение ведет себя в продакшне.

Откликнуться: ссылка