Сегодняшняя подборка получилась практичной: много не исследовательских лабораторий, а ролей на стыке серверной разработки, эксплуатации моделей, автоматизации и внедрения ИИ в реальные процессы. Ниже — позиции, где уже в описании видны деньги, стек, формат и возможные подводные камни.
Удалённый штабный инженер серверной платформы и инфраструктуры ИИ в США
Самая сильная вакансия выпуска: штатная удалённая роль по США с вилкой примерно 175–250 тысяч долларов в год и ожиданием около восьми лет опыта. Компания скрыта за обозначением «M...», но по описанию это серверная и платформенная инфраструктура для торговых систем и агентных сценариев.
День за днём здесь придётся строить сервисы времени выполнения агентов на языке Go, системы исполнения сделок в реальном времени, конвейеры развёртывания без простоя, телеметрию агентов, правила в YAML, самостоятельное обслуживание моделей и интеграции с платформами. В стеке: Go, Python, TypeScript, AWS EKS, Kubernetes, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, WebSocket, API бирж, vLLM, TGI, TensorRT-LLM и Model Context Protocol.
Кому подойдёт: очень сильному серверному инженеру, который не боится одновременно низких задержек, продакшен-инцидентов и обслуживания языковых моделей на своей инфраструктуре. Плюсы — удалёнка, доля в компании и высокая автономия. Риск — это явно роль с высокой ответственностью, где «инфраструктура агентов» не игрушечная, а связана с деньгами и отказоустойчивостью.
Откликнуться: ссылка
инженер ИИ в Пакистане, удалённо
Необычная позиция: формально начальный или младший уровень, около двух лет опыта, удалённый формат по Пакистану, а оценочная вилка указана как 140–190 тысяч долларов в год. Из-за такого сочетания компенсацию точно стоит проверять до длинного процесса собеседований.
По сути это прикладная серверная разработка вокруг языковых моделей: API на FastAPI, признаки на основе больших языковых моделей, извлечение данных из документов и баз знаний, управление подсказками и контекстом, тестирование качества, защитные ограничения, фильтрация контента, оптимизация задержек и стоимости, фоновые задачи и поддерживаемый продакшен-код. В описании есть Python, FastAPI, MongoDB, Git, RAG, потоковая выдача, кэширование, пакетная обработка, обнаружение галлюцинаций, регрессионные проверки и агенты ИИ.
Пакет выглядит щедро: медстраховка, оплачиваемые отпуска, отпуска по семейным поводам, выездная встреча команды, компенсация спорта и обучение по ИИ. Хороший вариант для разработчика, который уже умеет делать API и хочет расти в сторону прикладных систем с языковыми моделями.
Откликнуться: ссылка
инженер ИИ для кибербезопасности в Тель-Авиве
Роль среднего уровня в Тель-Авиве с оценочной вилкой 215–342 тысячи шекелей в год и ожиданием примерно трёх лет опыта. Компания обозначена как «C...», направление — применение ИИ к событиям безопасности и анализу угроз.
Работа звучит заметно конкретнее, чем очередной чат-бот: анализ событий безопасности и результатов моделей, улучшение обнаружения угроз, настройка и развёртывание языковых моделей, многоагентные системы для анализа инцидентов, интеграция ИИ в продакшен и обогащение контекста данными с конечных устройств и сведениями об угрозах. Нужны Python, машинное обучение, большие и малые языковые модели, оркестрация агентов, кибербезопасность, телеметрия конечных устройств, обработка данных и инженерия подсказок.
Бенефиты не указаны, поэтому стоит заранее спрашивать про дежурства, нагрузку и формат работы. Зато для инженера, которому интересны агенты не в абстракции, а в потоке реальных сигналов безопасности, это сильная нишевая позиция.
Откликнуться: ссылка
инженер эксплуатации инфраструктуры и моделей в Бангалоре, удалённый формат
Старшая позиция с оценочной вилкой 3,0–4,5 млн индийских рупий в год и ожиданием около шести лет опыта. Формат помечен как удалённый для Бангалора, но в описании есть и гибридные преимущества, поэтому географию лучше уточнять.
Это роль для инженера эксплуатации, который умеет доводить модели до стабильной работы: инфраструктура, конвейеры поставки, развёртывание и наблюдаемость ML- и моделей генеративного ИИ, контейнеры, роботизированная автоматизация процессов, оптимизация качества и стоимости, разбор инцидентов и наставничество. В стеке перечислены AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Docker, Terraform, Helm, Jenkins, GitLab CI, Ansible, ELK, Grafana, Prometheus, Kubeflow, MLflow, TFX, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Python, Java, Selenium, UiPath, Automation Anywhere и WorkFusion.
Подойдёт тому, кто не только обучал модели в тетрадках, но и отвечал за их работу после запуска. Плюсы — развитие, здоровье и гибкий формат. Минус — широкий стек: на собеседовании стоит проверить, не пытаются ли одной ролью закрыть сразу несколько команд.
Откликнуться: ссылка
ведущий разработчик ИИ и автоматизации в Мумбаи
Старшая или ведущая роль в Мумбаи с оценкой 2,5–4,58 млн индийских рупий в год. По описанию это не чистая разработка моделей, а внедрение автоматизации в корпоративные процессы: найти старые ручные цепочки, оценить пользу и сложность, собрать решения на Python, подключить API, запустить в продакшен и доказать эффект по скорости, качеству и надёжности.
В задачах — извлечение, суммаризация и классификация с помощью больших языковых моделей, переиспользуемые компоненты автоматизации, обработка данных, наблюдаемость, Power Automate и Power BI. В стеке: Python, SQL, Pandas, Polars, Pytest, Docker, Kubernetes, Terraform, конвейеры поставки, Git, Azure OpenAI, LangChain, RAG, векторные базы и семантический поиск.
Эта вакансия хороша для человека, который умеет говорить с бизнесом и при этом сам пишет код. Красный флажок — роль может потребовать много внутренней политики и продажи изменений, а не только инженерии.
Откликнуться: ссылка
старший разработчик Java и ИИ, удалённо по Аргентине
Старшая удалённо-дружественная роль по Аргентине с оценочной вилкой 113–160 тысяч долларов в год. Вакансия выглядит как удобный мост для серверного Java-инженера, который хочет перейти в прикладной ИИ без полного ухода из разработки сервисов.
Задачи: проектирование функций на основе больших языковых моделей, интеграция возможностей ИИ в приложения, поддержка серверных сервисов, оценка результатов моделей и внедрение стратегий работы с подсказками в обычный гибкий процесс разработки. Стек включает Java, Python, проектирование API, AWS Bedrock, Azure OpenAI, эмбеддинги, векторные базы, RAG, эксплуатация больших языковых моделей и эксплуатация моделей.
Из преимуществ явно указан только гибридный формат, поэтому стоит уточнять юридическое оформление, реальную удалёнку и пакет. Хорошая цель для сильного бэкендера, которому интересны прикладные продукты с ИИ, а не только инфраструктура моделей.
Откликнуться: ссылка
инженер генеративного ИИ для корпоративных внедрений в Мумбаи
Позиция среднего уровня в Мумбаи с оценкой 1,8–3,0 млн индийских рупий в год и ожиданием около пяти лет опыта. Это прикладная роль для внедрения генеративного ИИ в корпоративные системы: приложения на больших языковых моделях, шаблоны подсказок, агентные цепочки, RAG-конвейеры, облачное развёртывание, интеграция с микросервисами и API, мультимодальные сценарии и автономные агенты.
В стеке указаны Python, PyTorch, FastAPI или Flask, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, API OpenAI и Anthropic, Azure, GCP, AWS, векторные базы, PEFT, LoRA, RLHF и архитектуры трансформеров. Отдельно упомянуты защитные ограничения, контроль соответствия требованиям и оценка моделей по стоимости и задаче.
Плюсы — глобальные проекты, обучение и развитие лидерства. Подойдёт инженеру, который уже выводил прототипы за пределы демонстраций и понимает, что внедрение ИИ — это не только подсказка, но и безопасность, стоимость, наблюдаемость и интеграция.
Откликнуться: ссылка
старший или штабный инженер-исследователь ИИ по инфраструктуре данных в Милпитасе
Старшая или штабная исследовательско-инженерная роль в Милпитасе с вилкой 185–325 тысяч долларов в год. Направление — инфраструктура данных для робототехники: не просто обучение модели, а сбор, хранение, подготовка и использование данных, на которых потом держится поведение роботов.
Полное описание в выдаче обрезано, но уже видно, что это не вакансия для начинающих: формат старшего или штабного уровня, высокая вилка и фокус на инфраструктуре данных означают глубокую работу с конвейерами данных, качеством датасетов, исследовательскими циклами и производственными ограничениями робототехнической команды.
Кому смотреть: инженерам, которые любят пересечение исследований, больших данных и физического мира. Что проверить заранее: насколько роль исследовательская, сколько там платформенной работы, какие ожидания по публикациям и насколько жёсткий офисный режим.
Откликнуться: ссылка
Вывод по выпуску: если нужна удалёнка и высокая оплата, первым делом смотрите американскую инфраструктурную роль и аргентинскую Java/AI-позицию. Если хочется прикладного ИИ ближе к бизнес-процессам, сильнее выглядят Мумбаи и Бангалор. А если интересна безопасность или робототехника, Тель-Авив и Милпитас дают более узкий, но потенциально более ценный профиль опыта.
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
По этой штабной роли видно, что «инфраструктура агентов» уже стала обычной серверной инженерией с очень дорогими ошибками: задержки, откаты, телеметрия, права и модели в одном контуре. Я бы кандидату сразу показывал инцидент с упавшим конвейером развёртывания и просил разложить, где чинить код, а где — эксплуатацию.
Согласен, это почти идеальный вопрос для собеседования на такую позицию. По описанию там ценность кандидата как раз в том, чтобы не путать сбой модели, сбой сервиса и сбой процесса развёртывания.
Именно, там нужен человек, который при инциденте не свалит всё на модель. Хороший разбор должен отделять ошибку подсказки, отказ сервиса, плохой откат и дырку в наблюдаемости — иначе чинить будут самый громкий симптом.