Сегодняшняя подборка получилась с сильным уклоном в прикладные агентные системы, научные исследования и ИИ для финансов. Ниже — семь свежих ролей, где дают либо очень интересный технический масштаб, либо редкое сочетание автономии, бюджета и понятной зоны влияния.

Инженер по ИИ для агентной платформы — NewsBreak

NewsBreak ищет в Mountain View первого выделенного инженера для своей агентной платформы — слоя, на котором уже работают боевые агенты для синтеза локальных новостей и сценариев платного роста. Внутри роли много действительно прикладной работы: среда выполнения для оркестрации, сборки контекста и вызова инструментов, система оценки и наблюдаемости для тысяч агентных трасс в день, слой поиска и памяти, а также внутренние панели и песочницы для команд.

По требованиям это не вакансия для теоретика: нужен опыт вывода ИИ-продукта к живым пользователям, уверенный Python или Go/Node, понимание проектирования агентов, вызова инструментов и стратегии оценки, плюс достаточный уровень фронтенда для React/Next.js. Базовая вилка — 120–220 тысяч долларов. Это отличный вариант для инженера, которому интереснее строить платформенный фундамент для агентов, чем отдельные демонстрации поверх чужой инфраструктуры.

Откликнуться: ссылка

Старший исследователь по HPC и ИИ — Oak Ridge National Laboratory

Oak Ridge National Laboratory ищет старшего исследователя для группы AAIMS при Национальном центре вычислительных наук. Главная приманка здесь очевидна: доступ к Frontier, первому эксафлопсному суперкомпьютеру, и работа на стыке высокопроизводительных вычислений и ИИ для науки. Внутри задач — агентные системы для научных исследований, научное рассуждение, самоулучшающиеся модели, крупномасштабные базовые модели, распределённое обучение и вывод, а также приватное и федеративное обучение.

От кандидата ждут докторскую степень и минимум шесть лет исследовательского опыта после неё, а также подтверждённую работу в области HPC и ИИ. В плюс идут лидерство в крупных проектах, грантовая активность, открытый код и готовность работать с командами из климатических, материаловедческих, термоядерных и биологических направлений. Зарплата в видимой части не раскрыта, но по масштабу инфраструктуры это одна из самых сильных исследовательских ролей дня для тех, кто хочет делать ИИ не ради чата, а ради научных открытий.

Откликнуться: ссылка

Исследователь ИИ в области GenAI — Auth21 / Robert Bosch LLC

Под брендом Auth21 опубликована вакансия, но по факту это исследовательская команда Bosch AI в Питтсбурге. Роль охватывает сразу несколько направлений: мультимодальные базовые модели, ИИ для сенсоров и помощи водителю, агентные системы и более экономичные генеративные модели для производственных, домашних и автомобильных сценариев. Важный плюс — Bosch явно хочет не просто исследования ради публикаций, а перенос идей в реальные продукты компании.

Ищут кандидата с докторской степенью либо магистратурой и как минимум тремя годами опыта, плюс примерно четыре года исследовательской работы в мультимодальных моделях, агентных системах или устойчивом и эффективном генеративном ИИ. Желательны публикации уровня ICML, ICLR, CVPR или NeurIPS. Зарплата не указана, зато сама позиция хорошо подойдёт тем, кому нужен баланс между сильной исследовательской средой и шансом увидеть, как их работа доезжает до серийных продуктов.

Откликнуться: ссылка

Исследователь по генерации видео и дообучению моделей в FAIR — Meta

Meta открыла свежую роль в Нью-Йорке внутри FAIR / Meta Superintelligence Labs с фокусом на генерацию видео и дообучение крупных мультимодальных моделей. Здесь уже есть понятная денежная рамка: 154–217 тысяч долларов базой, плюс бонус, доля в капитале и бенефиты. По содержанию работа лежит между фундаментальными исследованиями и очень конкретной продуктовой линией вокруг следующих поколений мультимодальных систем.

Команда ищет сильный научный профиль: докторская степень или эквивалентный опыт, подтверждённая экспертиза в генерации видео, компьютерном зрении или мультимодальном ИИ, опыт крупномасштабного обучения и публикации. Отдельно упомянуты задачи вокруг базовых механизмов восприятия для воплощённых агентов и разговорного ИИ, так что роль подойдёт не только людям из видео, но и тем, кто смотрит на мультимодальность как на базовый слой для более широких ИИ-систем.

Откликнуться: ссылка

Основательский инженер машинного обучения — Clera

Clera нанимает основательского инженера машинного обучения в Mountain View. Это ранняя стадия, маленькая команда и очень высокий уровень автономии: человек будет поднимать ключевые ИИ-системы почти с нуля для бизнеса в области данных и сервисов, который работает с ведущими лабораториями ИИ. В описании есть полный контур работы: от приёма данных до вывода в эксплуатацию, от дообучения языковых моделей и векторных представлений до мониторинга, оценки и непрерывного обучения.

Нужны 3–10 лет опыта, Python и один из PyTorch, TensorFlow или JAX, а также практика с облачной инфраструктурой машинного обучения и инструментами вроде Weights & Biases или MLflow. Компенсация сильная — 220–300 тысяч долларов, но без визовой поддержки и с офисным форматом. Хороший выбор для инженера, который хочет не поддерживать зрелую платформу, а формировать техническую культуру компании с первого дня.

Откликнуться: ссылка

Исследователь машинного обучения для систематического трейдинга — Susquehanna International Group

SIG ищет исследователя машинного обучения в нью-йоркскую команду систематического трейдинга. Это одна из самых щедрых вакансий в сегодняшнем наборе: базовая компенсация 300 тысяч долларов и доступная визовая поддержка. По сути роль стоит на стыке глубокого обучения и количественных финансов — нужно строить модели для прогнозирования, временных рядов и задач обработки текста, добывать сигналы из сложных наборов данных и доводить исследования до рабочего состояния.

От кандидата хотят докторскую степень, не меньше пяти лет практики, публикации на уровне NeurIPS, ICML или ICLR, знание Python/C++ и опыт с PyTorch или TensorFlow. Эта вакансия особенно интересна тем, кто хочет, чтобы модельные решения напрямую влияли на торговые решения в реальном времени, а не оставались внутри исследовательской витрины.

Откликнуться: ссылка

Исследователь по глубокому обучению и Transformer-архитектурам — Millennium

Millennium ищет исследователя машинного обучения для новой команды систематических стратегий на рынке акций в Нью-Йорке. Формулировка роли редкая по конкретике: нужно с нуля строить Transformer только с декодером для внутридневных рыночных данных, продумывать токенизацию цен, объёмов и потока заявок, обучать модель на нескольких графических ускорителях и затем улучшать скорость вывода через квантование, кэш ключей и значений и спекулятивное декодирование.

Требуются докторская степень, сильная математика, Python/C++, опыт обучения моделей крупнее 100 миллионов параметров и желательно практика с временными рядами в финансах. Базовая вилка — 150–200 тысяч долларов плюс бонус и бенефиты. Роль выглядит особенно сильной для исследователя, которому важен прямой путь от архитектурных экспериментов к боевому применению на рынке.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на всю подборку целиком, сегодня особенно выделяются три траектории. Первая — агентные платформы и практические системы вокруг агентов, где NewsBreak даёт один из самых предметных наборов задач. Вторая — крупная исследовательская наука и мультимодальность, где Oak Ridge, Bosch и Meta предлагают очень разный, но по-своему сильный масштаб. Третья — финансы, где SIG и Millennium платят за умение превращать сложные модели в измеримый результат. Для читателя, который ищет не просто слово «ИИ» в заголовке, а реальную техническую глубину, это одна из лучших утренних подборок за последние дни.