Сегодня в ленте aijobs.com не десятки одинаковых объявлений, а три роли с внятным инженерным профилем и понятными ограничениями. Все три выглядят по-разному: одна — про GenAI в федеральном контуре США, вторая — про редкое сочетание AI и full-stack интеграции, третья — про computer vision для инфраструктуры энергосетей.

Sr. AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) - U.S. Federal Sector — Databricks

Databricks ищет senior AI engineer в команду AI Forward Deployed Engineering под федеральных заказчиков США. Это не лабораторная роль и не внутренний R&D: от человека ждут, что он будет вместе с клиентами доводить до продакшена прикладные GenAI-системы, выступать техническим советником и влиять на то, какие сценарии и инструменты реально попадают в рабочий контур. В описании прямо перечислены RAG, multi-agent systems, Text2SQL, fine-tuning, evaluation и optimization, а из инструментов названы HuggingFace, LangChain и DSPy.

По требованиям видно, что компания ищет именно production-практика: нужен опыт вывода GenAI/ML решений в прод, уверенная работа с AWS, Azure или GCP, знание дата-сайенс-стека вроде pandas, scikit-learn и PyTorch, а также умение объяснять сложные вещи разной аудитории. Деньги сильные: $182,000–$250,208 плюс возможные бонусы и equity. Главный фильтр — это не только высокий порог по опыту, но и сам контур роли: требуется гражданство США, eligibility для secret clearance и фактическая привязка к региону Washington DC / Maryland / Virginia с редкими поездками к заказчикам. Для тех, кто хочет работать на стыке прикладного GenAI и тяжёлого enterprise-внедрения, вакансия очень заметная; для глобальной удалёнки она, наоборот, почти закрыта.

Откликнуться: https://www.aijobs.com/jobs/651102315-sr-ai-engineer-fde-forward-deployed-engineer-u-s-federal-sector

AI Developer - Model Creation & Full Stack — ECS Tech Inc

ECS Tech Inc ищет удалённого по США AI Developer, и это одна из тех вакансий, где от кандидата хотят не узкий кусок пайплайна, а почти полный цикл: от обучения и fine-tuning моделей до их встраивания в backend и frontend продукты. Роль сочетает Python-based AI/ML разработку для очень больших датасетов с реальной продуктовой интеграцией: event-driven microservices, REST и GraphQL API, MCP servers, web/mobile embedding, а также требования по scalability, security и performance.

Стек широкий и местами тяжёлый: Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Transformers, Django/Flask/FastAPI, React/Angular/Vue, SQL и NoSQL, Oracle 19c, Azure Databricks, Docker, Kubernetes, CI/CD и облака AWS/Azure/GCP. Вилка указана прямо — $130,000–$145,000. Интерес вакансии в том, что здесь AI не живёт отдельно от продукта: нужно уметь не только собрать модель, но и встроить её в рабочую систему с микросервисами, данными и интерфейсом. Но есть и важное ограничение: требуется возможность получить USPS Public Trust Clearance, то есть барьер по допуску будет для многих кандидатов решающим. Если этот фильтр проходит, роль выглядит сильной для инженера, который любит именно стык AI, full-stack и системной интеграции.

Откликнуться: https://www.aijobs.com/jobs/651102304-ai-developer-model-creation-full-stack

Senior Computer Vision & Machine Learning Engineer — Buzz Solutions

Buzz Solutions ищет senior computer vision & machine learning engineer под анализ инфраструктуры энергосетей. Это уже не просто делать модели, а владеть сложными CV/ML-проектами end-to-end: выбирать архитектуры с учётом trade-off между latency и quality, внедрять новые deep learning и generative AI подходы, строить production pipelines и технически влиять на направление команды. Домейн при этом прикладной и дорогой по ошибкам: речь идёт о критической инфраструктуре, где цена плохого детекта или нестабильного пайплайна заметно выше, чем в демонстрационных кейсах.

Порог входа высокий: 5–10 лет опыта в computer vision и ML, сильная практика в detection, segmentation, classification, vision transformers, foundation models, VLMs и similarity search, плюс подтверждённая история production-эксплуатации моделей. Это вакансия для сильного прикладного инженера, который уже умеет самостоятельно вести сложные задачи и хочет работать в домене, где CV-системы напрямую упираются в эксплуатацию и надёжность. Для кандидатов без серьёзного production track record роль, скорее всего, окажется слишком жёсткой, но для зрелого CV/ML специалиста это как раз тот случай, где можно влиять и на качество модели, и на реальный operational outcome.

Откликнуться: https://www.aijobs.com/jobs/651102298-senior-computer-vision-machine-learning-engineer