Сегодня в подборке четыре разные, но вполне прикладные роли: от промышленного внедрения моделей и платформенного ML до корпоративных AI-функций в управлении данными и контрактной автоматизации документооборота на Azure. Во всех случаях важна не исследовательская новизна сама по себе, а умение доводить модели и интеграции до устойчивой рабочей эксплуатации.

Серверный инженер по AI — Nexxa.AI

Nexxa.AI ищет инженера, который будет связывать генеративные, мультимодальные и ML-модели с промышленными сценариями — производством, инфраструктурой и логистикой. По сути это роль на стыке серверной разработки, платформенной инженерии для моделей и распределённых систем: здесь нужны контуры выдачи ответов моделей, оркестрация работы моделей, конвейеры данных, сервисы и API, версии моделей, журналы, наблюдаемость и документация.

По требованиям ждут 4–8 и более лет опыта, очень уверенный TypeScript и Node.js как основной стек, Python как плюс, опыт с распределёнными системами, облаками AWS, GCP или Azure, Docker и Kubernetes, пакетной и потоковой обработкой данных, а также реальным внедрением LLM и мультимодальных моделей в продакшен. Плюсом считают MLOps, событийную архитектуру вроде Kafka, gRPC и WebSockets, а также опыт в промышленной или IoT-среде. Денежную вилку не раскрыли, но обещают оклад плюс долю в компании. Это хороший вариант для инженера, которому интересен не чат-слой вокруг модели, а тяжёлая прикладная интеграция в реальные операционные процессы.

Откликнуться: ссылка

Старший ML-инженер — Invoca

Invoca нанимает старшего ML-инженера в удалённую платформенную команду, которая отвечает за полный жизненный цикл моделей: дообучение, вывод в рабочую среду, API для AI-функций и эксплуатацию с контролем задержек и стоимости. База указана очень внятно: 152–228 тысяч долларов в год, сверху бонус и доля в компании. При этом есть важное ограничение: жить нужно примерно в двух часах от одной из целевых агломераций в США, а новое визовое спонсорство на старт не предусмотрено.

Внутри ждут 5 и более лет опыта в ML-инженерии, сильный Python, PyTorch, HuggingFace и spaCy, продакшен-опыт с трансформерными и языковыми моделями, а также понимание агентных сценариев. По инфраструктуре важны CI/CD для ML-артефактов, Triton, Baseten, Kubernetes, методы дообучения вроде LoRA, QLoRA и PEFT, плюс наблюдаемость и оценка качества через Braintrust или MLflow. Это роль для человека, которому нравится не только обучать модель, но и доводить её до предсказуемой, быстрой и экономной работы в продукте.

Откликнуться: ссылка

Старший AI-инженер — Collibra

Collibra ищет старшего AI-инженера для продуктовой команды, которая встраивает AI-функции в корпоративную платформу управления данными и контекстом для LLM и агентов. По деньгам вакансия сильная: 204–255 тысяч долларов базы, возможны бонус, доля в компании и ежемесячный Flex Fund. Но есть нюанс, который обязательно нужно перепроверить до отклика: на карточке указан Нью-Йорк, а в тексте вакансии говорится о гибридной работе из брюссельского офиса минимум два дня в неделю.

По ожиданиям это смесь сильной серверной инженерии и зрелого понимания прикладного AI: 5 и более лет в разработке, 3 и более года продакшен-опыта с ML и LLM, работа с LangGraph, MCP, вызовами инструментов, RAG и ранжированием результатов, плюс умение строить безсостояние сервисы под нагрузкой, работать с SQL и современным Python-стеком вроде Pydantic v2 и LangChain. Роль выглядит особенно интересной для инженеров, которым нравится делать не отдельные эксперименты, а полноценные AI-функции для крупных корпоративных клиентов с оценкой качества и наблюдаемостью.

Откликнуться: ссылка

Azure AI-инженер для клиентских проектов — Growth Operators Advisory Services

Это удалённая контрактная роль с понятной прикладной задачей: собрать на Azure контур автоматизации обработки заказов для клиентского бизнеса. Вилка указана почасовая — 85–100 долларов в час. Работы много именно на стыке моделей и корпоративной интеграции: разбор PDF, писем и форм, извлечение данных, поиск по знаниям через Azure AI Search, агенты в Azure AI Foundry, конвейеры в Data Lake и Blob Storage, интеграции с ERP, CRM и логистическими системами, плюс наблюдаемость, безопасность и ручная проверка исключений.

Ищут инженера с 2–3 и более годами продакшен-опыта на Azure, сильным Python и или C#, опытом с Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Data Factory, Synapse или Fabric, OAuth, Entra ID, OCR и Document Intelligence, а также с опытом общения с бизнес-заказчиком. Это хороший вариант для того, кто любит быстрые прикладные внедрения и умеет не только собрать AI-цепочку, но и встроить её в скучную корпоративную реальность, где решают точность, безопасность и понятный разбор ошибок.

Откликнуться: ссылка