Principal AI Engineer — Mitratech

Удалённая по США роль для сильного технического лидера в компании, которая делает продукты для юридических, комплаенс- и риск-команд. Здесь нужен не человек для красивых демо, а архитектор, который соберёт прикладные ИИ-сценарии в работающую инженерную систему: агентные интеграции, API, модульную архитектуру, процессы проверки кода и тестирования, а также ускорение сборки и выкладки. По стеку видно серьёзный уклон в Python, LangChain, LangGraph, поисковые системы по знаниям, векторные и графовые базы данных, микросервисы и инженерную дисциплину вокруг качества. Вилка — 180–200 тысяч долларов в год, плюс стандартный пакет льгот. Интересно тем, кто хочет влиять не на один прототип, а на всю модель поставки ИИ-функций внутри зрелого продукта.

Откликнуться: ссылка

MLOps Engineer — Atomic Machines

Очень сильная инфраструктурная вакансия из производственной компании, которая строит продвинутые технологии для промышленности. Роль в Эмеривилле, Калифорния, с вилкой 200–250 тысяч долларов и долей в компании. По описанию это полноценная эксплуатация производственных моделей: автоматизация обучения и переобучения, конвейеры данных и признаков, наблюдаемость, сбор обратной связи из эксплуатации, безопасный запуск и откат версий. В требованиях фигурируют оркестрация рабочих процессов, таблицы большого масштаба, контроль качества данных, происхождение данных, контейнеризация и человек в контуре. Хороший вариант для тех, кому ближе надёжность и платформа, чем чисто исследовательская работа.

Откликнуться: ссылка

Senior AI/Machine Learning Engineer — IFS

Пало-Альто, полная занятость, платформа TheLoops внутри IFS — то есть работа ближе к корпоративным агентным сценариям, чем к абстрактной исследовательской ИИ-лаборатории. Задачи включают построение рабочих процессов на базе больших языковых моделей, платформы ИИ-агентов, систем оценки качества, внутренних наборов средств разработки и API, а также разбор проблем в проде и техническую документацию. В описании есть облака, сервисы Anthropic, эмбеддинги, распределённые системы и оптимизация затрат. Обратите внимание на вилку 86–120 тысяч долларов: для уровня senior она выглядит скромно, хотя сама зона ответственности заметно серьёзнее. Это вакансия для тех, кто хочет делать прикладные корпоративные ИИ-системы, но готов внимательно перепроверить ожидания по компенсации.

Откликнуться: ссылка

AI Engineer — PTMA Financial Solutions

Роль в финансово-консультационной среде с офисной привязкой к Нейпервиллу или Денверу и зарплатой 120–145 тысяч долларов. Вакансия интересна тем, что ИИ здесь завязан на реальные бизнес-процессы: автоматизация между подразделениями, конвейеры данных, интеграции с внешними системами, отчётность, документация для аудита и обучение сотрудников без технического бэкграунда. Это значит, что придётся думать не только о качестве решений, но и о регуляторных ограничениях, прослеживаемости и внедрении в рабочую рутину компании. Хороший вариант для инженера, которому интересно переводить ИИ из режима эксперимента в режим контролируемой пользы для бизнеса.

Откликнуться: ссылка

Applied AI Engineering Intern — Blockhouse

Стажировка в районе Нью-Йорка с компенсацией 60–80 тысяч долларов — редкий случай, когда даже начальная роль выглядит очень инженерной. По описанию здесь не про «поиграться с подсказками», а про полноценные системы: подключение новых источников данных, многошаговые рабочие процессы, доставка результатов в Slack, развитие оркестрации и оценки качества, проверка судей-моделей на размеченных людьми данных, а также изоляция в Kubernetes и границы доступа к секретам. Есть сигналы про поддержку визовых сценариев и возможный переход в штат. Для начинающего инженера это выглядит как сильная школа прикладных ИИ-систем с упором на надёжность, а не на витринные эксперименты.

Откликнуться: ссылка

AI Integration Program Manager — All Weather Insulated Panels

Неинженерная по названию, но показательная по сути вакансия из промышленной компании в Вакавилле, Калифорния, с вилкой 140–160 тысяч долларов. Здесь ИИ рассматривают как программу изменений: нужно превращать идеи в уставы проектов, бизнес-обоснование и расчёт эффекта, собирать планы с этапами, готовить материалы для руководящих комитетов, координировать заинтересованные стороны, вести приёмочные испытания и управлять внедрением. Отдельный акцент сделан на управлении изменениями, соответствии требованиям, кибербезопасности, управлении данными и измерении результатов. Для читателей это полезный сигнал: рынок ИИ уже давно растёт не только вокруг разработчиков моделей, но и вокруг людей, которые умеют доводить внедрение до работающего процесса.

Откликнуться: ссылка