Сегодня в фокусе две роли для инженеров, которым интереснее не только прикручивать модели, но и доводить AI-системы до устойчивой работы в проде. Обе вакансии про инфраструктуру, наблюдаемость и эксплуатацию, но с разным уклоном: одна ближе к платформе машинного обучения и оркестрации вычислений, вторая — к автоматизации операционной рутины и инженерии платформы.

Платформенный инженер по AI и машинному обучению — Albert Invent

Albert Invent ищет очень взрослого инженера на стыке платформы, данных и машинного обучения: роль открыта в Окленде или удалённо по США, а оценка вилки — 144–220 тысяч долларов в год. По описанию это не вакансия для человека, который хочет только обучать модели: здесь нужно строить Python-сервисы для выдачи моделей, оркестрировать рабочие процессы и длинные контуры оптимизации, поддерживать AI-конвейеры данных, внедрять логи, метрики, трассировку и оповещения, а потом ещё разбирать инциденты и доводить систему до большей надёжности.

По стеку роль выглядит насыщенной и честно платформенной: FastAPI, Ray, Redis, Temporal, Neptune, Datadog, Prometheus, Grafana, Kubernetes, Docker, AWS и обычные требования к масштабируемым серверным системам с невысокой задержкой. Такая работа особенно хорошо подойдёт тем, кому нравится строить опорный слой для прикладных команд: не исследование ради исследования, а сервисы, вычислительные маршруты и инструменты наблюдаемости, на которых потом держатся реальные AI-функции компании. Из потенциальных сложностей — это роль с очень высоким уровнем ответственности за устойчивость платформы и разбор аварий, так что она вряд ли будет спокойной или узко локальной.

Откликнуться: ссылка

Удалённый инженер по инфраструктуре с AI-уклоном — Freedom24

Freedom24 нанимает удалённого инженера на Кипре с оценкой вилки 132–198 тысяч долларов в год; объявление появилось около 17 часов назад. По сути это роль для сильного инфраструктурного инженера, который хочет не просто поддерживать платформу, а искать, где AI и агентные сценарии могут убрать ручную операционную рутину. В ежедневной работе обещают инфраструктуру как код, непрерывную сборку и доставку изменений, платформы на Docker и Kubernetes, мониторинг, журналы, оповещения, реакцию на инциденты и разбор первопричин, а поверх этого — прототипирование AI-подходов для автоматизации эксплуатации.

Из плюсов здесь хорошо выглядят условия: полностью удалённый формат, оплачиваемые больничные и отпуск, покрытие обучения, дополнительный оплачиваемый выходной каждый месяц и поддержка поездок на конференции. Но важная оговорка простая: это заметно больше про эксплуатацию и платформу, чем про ежедневную работу с моделями. Если вам нравится надёжность, доставка изменений и снижение ручного труда в эксплуатации, вакансия выглядит сильной; если же нужен упор именно на обучение моделей или исследовательскую часть, роль может показаться слишком близкой к классической инфраструктуре.

Откликнуться: ссылка