Сегодняшняя подборка собрана вокруг свежих вакансий, которые показывают сразу несколько направлений рынка ИИ: внедрение агентных систем у корпоративных клиентов, фундаментальные исследования с выходом в рабочие решения, прикладную аналитику в здравоохранении и даже преподавательскую подработку для сильного инженера-практика. Ниже — коротко и по делу о каждой роли.

Forward Deployed AI Engineer — Celigo

Celigo строит платформу интеграций и автоматизации для компаний, и здесь ищут инженера, который будет доводить ИИ-решения до реальной работы у заказчиков. Формат — удалённо по США, зарплата указана прямо: от 145 до 160 тысяч долларов в год.

По описанию это роль на стыке инженерии и внедрения: воркшопы с руководителями, поиск процессов для автоматизации, проектный план, затем работа с командами сборки над запуском в рабочую среду. Важные маркеры — AI Studio, агентные сценарии, серверы MCP, проектирование API и работа с данными клиента. Это хорошая вакансия для инженера, который умеет не только собирать цепочки вокруг моделей, но и разговаривать с бизнесом на языке пользы и сроков.

Откликнуться: ссылка

Agentic AI Engineer — Xora Innovation / ELEMYNT

ELEMYNT через Xora Innovation ищет инженера в Сан-Диего под более глубокий инфраструктурный слой агентных систем. Здесь фокус не на красивой оболочке, а на том, что обычно ломается первым: единый слой над разными поставщиками моделей, многошаговые подпроцессы, долговечные контрольные точки, участие человека в контуре, поиск по знаниям и защитные ограничения.

Отдельно цепляет, что в описании уже фигурируют рабочие элементы зрелой платформы: инструменты и серверы MCP, трассировка, оценка качества, средства наблюдаемости уровня MLflow или Langfuse. Это роль для тех, кому интереснее надёжность и управляемость агентного контура, чем очередное приложение поверх чужого API. Минус для части читателей очевиден: удалённый формат не указан, роль привязана к Сан-Диего.

Откликнуться: ссылка

Member of Research Staff — The Voleon Group

The Voleon Group много лет применяет современные методы машинного обучения в инвестиционном управлении, и эта вакансия выглядит как редкий шанс для сильного исследователя попасть в среду, где гипотезы быстро доходят до реальных торговых решений. Локация — Нью-Йорк, то есть это не удалённая роль.

Содержательно здесь обещают работу на стыке статистического машинного обучения, прогнозирования финансовых рынков, оптимизации портфеля и внедрения результатов в действующие торговые процессы. Важный плюс — компания отдельно упоминает помощь с переездом и возможность рабочей визы для подходящих кандидатов. Это особенно сильный вариант для кандидатов с исследовательским уклоном, которым мало публиковать идеи и хочется видеть, как модель влияет на решения с реальными деньгами.

Откликнуться: ссылка

Data Scientist (Decision Sciences Team) — CVS Health

CVS Health / Oak Street Health ищет специалиста по анализу данных в команду Decision Sciences. Вакансия опубликована 2 августа и завязана на здравоохранение: оценка клинических программ, исследования, расчёт окупаемости и улучшение результатов для пациентов. Формат указан как удалённая работа из Чикаго.

По требованиям это история для кандидата с уверенной прикладной базой: около трёх лет опыта, сильные SQL и Python, работа с крупными наборами данных и умение превращать расплывчатые задачи бизнеса в понятные аналитические шаги. Интерес роли в том, что это не абстрактная наука о данных ради отчётов, а работа там, где выводы реально могут менять медицинские процессы. Но и порог по доменной специфике выше обычного: без интереса к здравоохранению и работе со стейкхолдерами здесь будет тяжело.

Откликнуться: ссылка

AI & Machine Learning Teaching Expert (Part-time) — TripleTen

TripleTen ищет не классического продуктового инженера, а опытного практика, который сможет вести part-time программу по AI/ML для инженеров, переходящих в машинное обучение, ИИ-разработку, сопровождение моделей и науку о данных. Это полностью удалённый формат с загрузкой примерно 10–15 часов в неделю, в основном под восточное время США.

По сути компания покупает не просто умение объяснять, а реальный производственный опыт: нужны живые знания о том, как строятся и выпускаются ИИ-системы, как разбирать решения по существу и как держать техническую планку для учеников и инструкторов. Для сильного инженера это может быть хорошая подработка и способ монетизировать опыт без ухода в постоянное управление людьми. Но стоит понимать жанр роли: это именно преподавание, разбор работ и сопровождение обучения, а не создание собственного продукта.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, сильнее всего сейчас выделяются две линии рынка. Первая — рост спроса на людей, которые умеют не просто вызвать модель, а собрать вокруг неё управляемую рабочую систему с инструментами, ограничениями, наблюдаемостью и внедрением у клиента. Вторая — устойчивый спрос на специалистов, которые могут переводить ИИ в прикладной эффект внутри сложных отраслей вроде финансов, медицины и образования. Именно такие роли сейчас выглядят самыми живыми и наименее декоративными.