Сегодня в фокусе

Ниже — две свежие вакансии, где компании ищут не просто людей «поиграться с ИИ», а инженеров под реальные производственные задачи: от эксплуатации больших языковых моделей в корпоративной среде до прикладных решений для оборонного сектора.

Инженер по инфраструктуре машинного обучения — SAP

SAP ищет штатного инженера в Bellevue под гибридный формат работы для поддержки ИИ- и агентных систем внутри крупной экосистемы клиентской поддержки. По описанию это роль не про исследование моделей, а про то, чтобы модели и связанные с ними сервисы стабильно жили в промышленной среде: наблюдаемость, безопасность, развёртывание, стоимость и надёжность.

По деньгам вакансия выглядит солидно и прозрачно: ориентир указан примерно в диапазоне от 101,9 до 224 тысяч долларов совокупного годового дохода. Стек тоже без сюрпризов для зрелой платформенной роли: Python, Docker, Kubernetes, MLflow или Kubeflow, Azure, Terraform, непрерывная интеграция и доставка, мониторинг, работа с графическими ускорителями, обслуживание и оптимизация вывода больших языковых моделей. От кандидата ждут как минимум три года опыта в инфраструктуре машинного обучения, DevOps или платформенной инженерии, а также умение строить защищённые и наблюдаемые корпоративные системы, а не только обучать модели.

Почему вакансия интересна: это хороший сигнал о том, как меняется спрос на рынке. Крупным поставщикам ПО всё нужнее не авторы демонстраций, а люди, которые умеют превращать ИИ в управляемый и экономически вменяемый производственный слой. Подойдёт тем, кто силён в платформенной инженерии и хочет работать ближе к реальной эксплуатации моделей, а не к лабораторным экспериментам.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ — Detroit Defense

Detroit Defense открыла вакансию инженера по ИИ в Troy, штат Мичиган, с форматом «на месте или удалённо» и заметно более скромной зарплатной вилкой — около 78–83 тысяч долларов. Это уже не корпоративная платформа, а прикладная работа в оборонном контуре, где важны не только инженерные навыки, но и возможность соответствовать требованиям экспортного контроля США.

Из описания видно, что компания ищет человека на стыке прикладной разработки и внедрения: нужен инженер, который сможет доводить ИИ-решения до практического использования в чувствительной отрасли. Для кандидата это означает более жёсткие рамки по допускам и, вероятно, меньше свободы в выборе инструментов, зато больше шансов поработать над задачами, где ИИ сразу завязан на реальные процессы, а не на внутренние эксперименты.

Почему вакансия интересна: это вариант для тех, кто хочет войти в ИИ-инженерию через прикладной сектор с высокой ценой ошибки и понятной предметной областью. Но здесь же и главный повод насторожиться: зарплата заметно ниже, чем у многих инфраструктурных ролей, а требования режима и оборонной специфики могут сильно сузить круг подходящих кандидатов.

Откликнуться: ссылка