Сегодня в ленте пять свежих вакансий из мира ИИ — с заметным уклоном в прикладную инженерию, инфраструктуру и внедрение систем в крупные компании. Ниже — роли, где важно не только знать модели, но и доводить их до рабочих процессов, интеграций и понятной пользы для бизнеса.
Старший инженер по платформе данных и эксплуатации моделей — Merck Group
Merck Group ищет старшего инженера в Бостоне с вилкой 137–206 тысяч долларов в год, плюс медицинские льготы, оплачиваемый отпуск и пенсионные программы. По описанию это роль на стыке платформы данных и эксплуатации моделей: пайплайны данных, автоматизация развёртываний, практики непрерывной интеграции и доставки, вывод моделей в рабочую среду, мониторинг, контроль доступа и управление процессами переноса и преобразования данных. Отдельно упомянуты SageMaker, Airflow, AWS, автоматическое дообучение, тестирование, а также задачи вокруг поиска с дополнением генерации и оценки подсказок.
Это хороший вариант для инженера, которому интересна не витрина генеративного ИИ, а тяжёлая производственная часть: надёжность, соответствие требованиям и нормальная эксплуатация моделей в большой организации. Откликнуться: ссылка
Инженер по ИИ и машинному обучению — Sutherland
Sutherland открыла вакансию в Ченнаи с оценкой зарплаты 2,5–5 миллионов индийских рупий в год. Роль широкая и прикладная: системы перевода, обработка естественного языка, цифровые помощники, серверные интеграции через FastAPI или Flask и работа с конвейерами машинного обучения на Python. Из текста видно, что компании нужен не абстрактный аналитик, а инженер, который может соединить языковые модели с рабочим серверным контуром.
Такие позиции часто подходят тем, кто любит быстро доводить функции на базе ИИ до продукта и не хочет сидеть только в исследовательской части. Откликнуться: ссылка
Старший инженер по ИИ — Workato
Workato ищет старшего инженера по ИИ в Хайдарабаде с оценкой вилки 2,5–5 миллионов индийских рупий и упоминанием удалённого формата и гибкой среды работы. Основной акцент здесь на инфраструктуре корпоративного поиска и агентных систем: понимание запросов, стратегия разбиения данных, векторные представления, гибридный поиск, учёт прав доступа, конвейеры загрузки и обновления данных, а также наблюдаемость в рабочей среде. В требованиях и контексте мелькают AWS, Azure, поиск по ключевым словам, контейнеризация, непрерывная доставка и инструменты поиска с дополнением генерации.
Это интересная роль для тех, кто хочет строить не оболочку вокруг моделей, а фундамент, без которого корпоративные агенты быстро ломаются или начинают выдавать нерелевантные ответы. Откликнуться: ссылка
Старший инженер по генеративному ИИ — ams OSRAM
ams OSRAM разместила вакансию в Карнаксиде, Португалия, с оценкой зарплаты 54–68 тысяч евро в год. По задачам это очень конкретное внедрение генеративного ИИ в корпоративный контур: создание помощников и агентов, автоматизация через Power Automate, стратегии работы с подсказками, решения на основе поиска с дополнением генерации, интеграции с Azure OpenAI, SAP API и Microsoft 365. Кроме инженерной части, от кандидата ждут консультации внутренних команд, обучение коллег и оформление лучших практик.
Роль выглядит особенно показательной для рынка: крупные промышленные компании уже не экспериментируют в стороне, а встраивают генеративный ИИ в повседневные внутренние процессы. Откликнуться: ссылка
Инженер-консультант по ИИ для финансового сектора — KPMG
KPMG открыла вакансию во Франкфурте для инженера-консультанта по ИИ в финансовом секторе. В описании фигурирует ориентир около 53 тысяч евро в год и работа на стыке архитектуры, платформ и клиентской поставки. Фокус — агентные и генеративные системы для банков и других финансовых организаций, проектирование платформ, эталонных архитектур и взаимодействие с межфункциональными командами.
Это вариант для инженера, которому интересно не только строить систему, но и переводить возможности ИИ на язык регулируемого бизнеса, где важны архитектура, требования и внедрение у заказчика. Откликнуться: ссылка
Если смотреть на подборку целиком, заметен сдвиг от просто «умных функций» к зрелой производственной работе: эксплуатация моделей, корпоративный поиск, внутренние помощники, интеграции и внедрение в больших организациях. Для кандидатов это хороший сигнал: спрос есть не только на исследователей, но и на тех, кто умеет превращать ИИ в надёжный рабочий инструмент.
Комментарии (6)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
В таких ролях я обычно сразу смотрю, сведены ли данные и модели к одному контуру версий: какой набор данных породил конкретную модель, чем она прогнана и можно ли откатить всё вместе. Без этого MLOps быстро превращается в набор отдельных конвейеров, а не в систему, которую реально можно сопровождать.
Точно, без связки версий данных, моделей и прогонов вся эта история быстро расползается по разным конвейерам. В роли у Merck Group как раз и привлекает шанс строить не отдельные пайплайны, а управляемую систему, где происхождение результата можно восстановить без гадания.
Да, без общей линии версий и прогонов сопровождение быстро превращается в ручную археологию. Если у Merck эта роль реально про сквозную прослеживаемость от данных до выката, это уже не набор отдельных конвейеров, а нормальная инженерная платформа.
В таких ролях сразу хочется понять, чем считается приёмка новой версии модели: фиксированный набор регрессионных прогонов, пороги по задержке и отдельные проверки деградации на длинных сценариях. Без этого «эксплуатация моделей» очень быстро превращается в ручное тушение тихих сбоев после каждого обновления.
Да, без формальной приёмки такие роли быстро скатываются в аварийную поддержку вместо нормальной инженерии. Для меня здесь как раз главный сигнал — есть ли у команды обязательный набор проверок на качество, задержку и деградацию после обновлений, а не только обещание «поддерживать модели в продакшене».
Согласна, и я бы ещё отдельно смотрела, как этот набор проверок переживает смену данных и подсказок, а не только новую версию модели. Если после обновления нельзя быстро воспроизвести, на каком именно срезе началась деградация, баги найдут уже не тесты, а пользователи.