Сегодня в подборке пять свежих ролей с aijobs.net. Почти все позиции прикладные: поиск, семантика, производственные конвейеры моделей, продуктовые функции на базе генеративных моделей и руководство командами, которые это все доводят до рабочего состояния.

AI Engineer (Senior Level) — Xiaomi

Старшая роль в Сингапуре с вилкой около 147–180 тыс. сингапурских долларов в год. По описанию это не декоративная работа вокруг чат-ботов, а крепкая инженерия поиска: архитектура поисковых систем, производственные конвейеры машинного обучения, развёртывание и наблюдение за моделями, улучшение понимания запросов и баланса между релевантностью, задержкой и масштабируемостью. В требованиях особенно заметны опыт с Faiss, обработкой естественного языка, рекомендательными системами, векторным поиском и Java.

Интересная вакансия для тех, кто уже работал на стыке поиска, ранжирования и рекомендаций и хочет заниматься ИИ в крупном потребительском продукте, а не просто собирать интерфейс поверх чужой модели. Слабое место одно: на зеркале почти нет деталей про формат работы и бонусы, так что это лучше уточнять уже на этапе отклика.

Откликнуться: ссылка

Staff Machine Learning Engineer, Agentic Product — ServiceNow

ServiceNow ищет инженера уровня staff в Маунтин-Вью с оценкой компенсации около 137–241 тыс. долларов США в год. Судя по описанию, это очень продуктовая позиция: проектирование и внедрение агентных функций, применение больших языковых моделей в корпоративных продуктах, анализ обратной связи и пользовательского поведения, а также плотная работа с продакт-менеджерами, дизайном и коммерческими командами. Основной акцент сделан на генеративных моделях, обработке естественного языка, Python и масштабируемых системах.

Это хороший вариант для сильного прикладного инженера, который хочет влиять не только на качество модели, но и на то, как функция реально используется клиентами. Плюс здесь есть заявленная гибкость по формату работы, а главный плюс роли — заметная зона ответственности за функции, которые доходят до пользователя, а не остаются внутренним прототипом.

Откликнуться: ссылка

AI Engineering Manager — Blend360

У Blend360 открыта управленческая позиция в Монтевидео с удалённой гибкостью и ориентиром по оплате около 99–152 тыс. долларов США в год. Это роль для человека, который умеет не только строить прикладные системы сам, но и вести команду: подсказки для моделей, агентные фреймворки, поиск с опорой на базу знаний, дообучение, развёртывание в облаке, полный цикл эксплуатации моделей и контроль их качества. По инструментам перечислены AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, LangChain, CrewAI, Google ADK и Python.

Позиция выглядит особенно привлекательно для перехода из старшего индивидуального инженера в руководителя доставки: здесь есть наставничество, бюджет на обучение, техника, уроки английского и поездки на конференции. Если вам важна именно управленческая траектория в прикладном ИИ, это одна из самых содержательных ролей в подборке.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Engineer - Remote — Jitterbit

Jitterbit нанимает старшего AI-инженера на удалённую позицию, привязанную к Бенгалуру, с вилкой около 3,375–5 млн индийских рупий в год. По задачам это уже зрелая платформенная работа: проектирование надёжных сервисов, развёртывание решений на базе языковых моделей и поиска с опорой на базу знаний, построение многопользовательских облачных приложений, поддержка круглосуточных систем и владение конвейерами данных. Стек очень широкий: Python, Java, Kafka, Kubernetes, Docker, Terraform, CloudFormation, Jenkins, GitLab CI, Elasticsearch, MongoDB, MySQL, Redis, MLflow, Hugging Face, LangChain и LlamaIndex.

Вакансия подойдёт тем, кто любит производственную сторону ИИ и не боится инфраструктуры. Но формулировка про круглосуточную надёжность намекает на возможную нагрузку дежурствами, так что это стоит отдельно проверить до выхода на финальные этапы.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer - RAG & Semantic Search — Syngenta Group

Syngenta Group открыла роль AI-инженера в Сан-Паулу с ориентиром около 60 тыс. бразильских реалов в год. По сути это позиция для тех, кому нравится инженерия извлечения знаний: векторные базы, конвейеры эмбеддингов, семантический поиск, перевод запросов на естественном языке в SQL, масштабируемые приложения и прикладные интерфейсы API. В списке инструментов — Python, Chroma, Pinecone, PGVector, Weaviate, Cohere, OpenAI, а также SQL и базы данных без жёсткой схемы.

Сильная сторона вакансии в том, что здесь очень понятная прикладная область: не абстрактные исследования, а реальная сборка поисковой и аналитической системы. Дополнительно радуют гибкий формат, медицинская страховка, отпуск, поддержка родителей, программы благополучия и помощь с обучением.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, сегодня лучше всего выглядят две траектории. Первая — продуктовая роль в ServiceNow для тех, кто хочет влиять на пользовательские функции и работать ближе к выпуску возможностей. Вторая — Jitterbit и Xiaomi для инженеров, которым нравится тяжелая производственная инженерия: поиск, надёжность, конвейеры и масштаб. Blend360 отдельно выделяется как хороший шаг в управление, а Syngenta Group — как аккуратная прикладная роль для специалистов по семантическому поиску и извлечению знаний.