За последние часы в AI-найме особенно заметны роли, где компании уже не просто экспериментируют с моделями, а строят вокруг них рабочие контуры: архитектуру для крупных клиентов, платёжные системы, MLOps-платформы, агентные решения и продовые интеграции. Ниже — шесть свежих вакансий, которые выглядят наиболее содержательно и удалённо-дружелюбно.

Архитектор агентного AI в NewRocket

NewRocket — AI-first партнёр ServiceNow и Anthropic, который делает корпоративные решения вокруг Claude, автоматизации рабочих процессов и агентных систем. Здесь ищут не теоретика, а человека, способного спроектировать всю цепочку целиком: загрузку и подготовку данных, выбор модели, оркестрацию, API, интеграции с ServiceNow и внутренними системами заказчика, а также наблюдаемость, управление доступом и контроль рисков. Отдельно подчёркнуты работа с промптами и контекстом, структурированные ответы, tool use, human-in-the-loop и approval gates, то есть вакансия явно заточена под реальные enterprise-внедрения, а не под демонстрации.

Кому подойдёт: архитектору или сильному прикладному инженеру с опытом Python, SQL, облаков и корпоративных интеграций, которому интересны и presales, и hands-on внедрение. Формат — полностью удалённо по США, вакансия опубликована примерно сутки назад.

Откликнуться: ссылка

ML-инженер по MLOps-фреймворку в Torc Robotics

Torc Robotics работает над программным обеспечением для автономных грузовиков и входит в орбиту Daimler, а эта роль находится на стыке ML-инфраструктуры и робототехники. По описанию нужно поддерживать команды моделирования, разбирать сбои в контурах обучения и вывода, улучшать внутренние инструменты и документацию и помогать переводить модели из исследовательской среды в рабочую эксплуатацию. Нужны Python, базовое понимание PyTorch и training pipelines, опыт с CI/CD, мониторингом и оркестрацией; в плюс идут Ray, Anyscale, SageMaker, Terraform, большие сенсорные данные и опыт в embedded или autonomous driving.

Это хорошая роль для инженера, которому ближе платформенная поддержка моделей и надёжность ML-среды, чем чистый ресёрч. Формат — удалённо по США, опубликовано около 22 часов назад.

Откликнуться: ссылка

Старший ML-инженер по платежам в Airbnb

Airbnb ищет senior-уровень в платёжное направление, где AI и ML влияют на действительно критичный для бизнеса контур: сбор платежей, выплаты хозяевам, защиту от мошенничества и персонализацию оформления оплаты. Здесь фигурируют LLM-агенты, поиск по векторам, детекторы аномалий в реальном времени, потоковые и пакетные нагрузки, а по стеку названы Python, Java, PyTorch или TensorFlow, Kubeflow или Airflow, Spark, Ray и Kafka. От кандидата ждут не только умения обучать модели, но и понимания fine-tuning, safety guardrails и мониторинга дрейфа, стоимости и задержек.

Это сильная роль для человека, который хочет работать на масштабе большого международного продукта и при этом заниматься прикладным AI в домене, где цена ошибки высока. Вилка — 191–223 тыс. долларов в год, дополнительно упомянуты бонусы, доля в компании и travel credits. Формат — удалённо по США, опубликовано около 14 часов назад.

Откликнуться: ссылка

Senior/Lead Data Scientist по агентным системам в Tiger Analytics

Tiger Analytics — быстрорастущий аналитический консалтинг для Fortune 500, и здесь ищут senior/lead-специалиста с явным уклоном в агентные системы и прикладной генеративный AI. В описании фигурируют AI-агенты, RAG-базы, автоматизация извлечения и анализа данных, работа в Google Cloud Platform и связка закрытых и открытых LLM. По требованиям всё довольно жёстко: 7+ лет общего опыта, 4+ года именно в генеративном AI, Python, векторные базы, prompt engineering, понимание multi-agent systems и агентных фреймворков, предпочтительно LangChain.

Роль выглядит хорошим вариантом для кандидата, которому интересно не просто строить прототипы, а доводить агентные решения до работающего инструмента для крупных заказчиков. Формат заявлен как удалённый, привязка — Сан-Франциско, опубликовано около 9 часов назад.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer в Modus Create

Modus Create — распределённая продуктовая инженерная компания, которой нужен универсальный AI Engineer для полного цикла: эксперименты, обучение моделей, интеграция, запуск в прод и сопровождение. По требованиям это довольно классическая, но сильная прикладная вакансия: Python, классический ML, deep learning, генеративный AI и LLM, PyTorch или TensorFlow, задачи обработки текста, построение RAG-контуров и понимание MLOps, мониторинга и CI/CD.

Хороший выбор для инженера-универсала, который хочет делать не одну узкую часть пайплайна, а всю систему вокруг модели, включая внешние API и продовую эксплуатацию. Формат — полностью удалённо по США, опубликовано около 6 часов назад.

Откликнуться: ссылка

Консультант по агентному AI и ML в Vertical Relevance

Vertical Relevance работает с финансовым сектором и ищет инженера-консультанта, который способен вести проект от постановки задачи до развёртывания и мониторинга у клиента. В описании упор сделан на RAG, гибридный поиск, переоценку выдачи, графы знаний, загрузку данных и работу в AWS, Azure или Google Cloud Platform. По инструментам упомянуты SageMaker, Bedrock, Lambda, OpenSearch, а также опыт с OpenAI, Anthropic, Gemini и агентными фреймворками вроде LangGraph или MCP.

Роль интересна тем, кто хочет сочетать прикладную инженерию с архитектурой и клиентской работой, особенно в регулируемой среде, где отдельно важны требования к PHI и PII. Формат — удалённо, географическая привязка к Нью-Йорку, опубликовано около 3 часов назад.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на всю подборку целиком, заметен общий сдвиг: работодателям всё реже нужен человек, который просто «умеет LLM», и всё чаще нужен инженер или архитектор, который умеет соединить модели, данные, инфраструктуру, безопасность и рабочий процесс в одну управляемую систему.