Свежий срез вакансий снова показывает спрос не просто на исследователей моделей, а на инженеров, которые умеют доводить ИИ до рабочих систем: интеграции, наблюдаемость, оценка качества, безопасность и понятная польза для заказчика.

Старший внедренческий инженер генеративного ИИ, Google Cloud — Сингапур

Google Cloud ищет сильного инженера в Сингапуре для работы с корпоративными клиентами и производственными агентными процессами. По оценке источника, вилка — 100–220 тысяч сингапурских долларов в год. Формат удалённой работы в карточке не указан.

Задачи выглядят как смесь архитектуры, разработки и внедрения на стороне клиента: разбирать потребность бизнеса, собирать рабочие решения на базе Vertex AI и Gemini, строить оценку качества, подключать инструменты и корпоративные системы, проектировать безопасные процессы и передавать повторяющиеся паттерны обратно продуктовым командам. Нужны Python, Google Cloud, опыт многоагентных систем, вызовов инструментов, интеграций через API, авторизации и наблюдаемости.

Кому подойдёт: инженеру уровня старшего специалиста, который не хочет сидеть только в лаборатории и готов отвечать за то, чтобы агентная система выжила в реальной инфраструктуре клиента. Риск роли — много полевой работы и неопределённости: нужно одновременно писать код, объяснять архитектуру и выдерживать требования корпоративной безопасности.

Откликнуться: ссылка

Внедренческий инженер генеративного ИИ, Google Cloud — Дублин

Похожая, но чуть менее старшая роль Google Cloud открыта в Дублине. Оценка оплаты — 92–94 тысячи евро в год, удалённый формат и льготы в источнике не раскрыты.

По содержанию это практическая инженерия вокруг клиентских ИИ-продуктов: совместно с заказчиками строить приложения, подключать их к инфраструктуре, делать оценочные контуры, трассировку, метрики качества и каналы обратной связи в продукт. В требованиях указаны Python, Vertex AI, Gemini, Google Cloud, LangGraph, CrewAI, векторные базы, поиск с дополнением контекста, многоагентные системы и обработка структурированных и неструктурированных данных.

Интересная часть — роль стоит на стыке разработки и консультационной работы. Она подойдёт тем, кто любит быстро собирать доказательство ценности и затем превращать его в устойчивую систему, а не годами полировать один внутренний сервис.

Откликнуться: ссылка

Инженер исследовательского программного обеспечения, DeepMind — Кембридж или Маунтин-Вью

DeepMind ищет инженера для систем тестирования и оценки ИИ-агентов. Локации — Кембридж в Массачусетсе или Маунтин-Вью, оценка оплаты — 174–252 тысячи долларов США в год. Удалённый формат не указан.

Работа необычна тем, что фокус не на очередной модели, а на испытательной среде: таблицы результатов агентов, задачи в физических симуляторах, способы взаимодействия ИИ с окружением, проверки алгоритмов на роботах, визуализация результатов, документация и ревью кода. В требованиях видны программирование, тестирование, отладка, интерфейсы, визуализация данных, машинное обучение, робототехника, физические симуляторы и разработка двухмерных или трёхмерных игровых сред.

Это сильная вакансия для инженера, которому интересно измерять поведение агентов, а не просто читать красивые отчёты о нём. Главный фильтр — комфорт с экспериментальной средой, где хороший тест может быть ценнее новой функции.

Откликнуться: ссылка

Ведущий инженер жизненного цикла агентов, Google — Варшава или Польша

В Польше открыта старшая инженерная роль вокруг жизненного цикла ИИ-агентов. Оценка оплаты — 364–373 тысячи злотых в год. В источнике нет явного описания удалённого формата и льгот.

Судя по описанию, это не чисто исследовательская позиция, а продуктово-платформенная работа: стратегия развития, поэтапные планы улучшения, внедрение функций на базе ИИ, поиск мест, где машинное обучение улучшит удобство продукта, и партнёрство с руководителями Google Cloud. Технический фон — облачная платформа, распределённые системы, структуры данных, алгоритмы, архитектура, тестирование и сопровождение программного обеспечения.

Кому смотреть: инженерам, которые уже выросли из отдельных задач и хотят влиять на то, как команды строят, проверяют и разворачивают агентов. Минус для любителей чистого кода — много координации и стратегических решений.

Откликнуться: ссылка

Клиентский инженер прикладного ИИ, Google Cloud — Лондон или Мадрид

Google Cloud ищет старшего клиентского инженера по прикладному ИИ в Лондоне или Мадриде. Оценка оплаты — 135–185 тысяч фунтов в год. Формат удалённой работы и бонусы в карточке не указаны.

Роль требует строить безопасные и соответствующие требованиям решения, делать прототипы, готовить повторно используемые ускорители и инструкции, проектировать внедрение, настраивать рассуждение агентов и вызов инструментов, интегрировать ИИ в корпоративные системы и улучшать поиск по внутренним данным. В списке технологий есть Gemini, Vertex AI, Google Cloud, Python, интерфейсы REST, OpenAPI, Terraform, управление доступом, семантический поиск, векторный поиск, проверка галлюцинаций и шифрование под контролем клиента.

Это вакансия для человека, который одинаково уверенно говорит с инженерами безопасности, бизнес-заказчиком и продуктовой командой. Порог высокий: около десяти лет опыта и способность не только показать демонстрацию, но и провести её через корпоративные ограничения.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер машинного обучения по качеству ИИ-контента, Google — Маунтин-Вью

В Маунтин-Вью открыта старшая роль на стыке машинного обучения и качества ИИ-контента в поисковых и рекомендательных продуктах Google. Оценка оплаты — 174–253 тысячи долларов США в год, плюс в источнике упомянуты льготы, премия и доля в компании.

День за днём это работа с оценкой качества больших языковых моделей: фактическая точность, свежесть, связность, контуры онлайн- и офлайн-проверки, рекомендательные системы, персонализация, извлечение и ранжирование, оптимизация работы модели и исправление узких мест в высоконагруженном обслуживании. В требованиях важны оценка больших языковых моделей, рекомендации, информационный поиск, плотные представления, инфраструктура машинного обучения, развёртывание моделей, дообучение и циклы обратной связи.

Интерес вакансии в том, что она находится там, где ИИ уже влияет на массовую ленту и поиск. Подойдёт инженеру, который умеет думать не только о качестве модели, но и о скорости, стоимости, персонализации и последствиях ошибки для миллионов пользователей.

Откликнуться: ссылка