Сегодня в подборке четыре роли, где ИИ уже встроен не в лабораторный режим, а в реальную выручку, операционные процессы и инфраструктуру. Есть вакансия для тех, кому интересно внедрять агентные сценарии в крупный офлайн-бизнес, позиция внутри одной из самых заметных компаний в мире данных, роль на стыке работы моделей и системной оптимизации, а также очень сильная архитектурная вакансия для тех, кто умеет собирать многоагентные платформы под большие корпоративные контуры.

Инженер по ИИ — Brooklyn Sports & Entertainment

Brooklyn Sports & Entertainment ищет инженера по ИИ в Нью-Йорке с зарплатой 125 000–150 000 долларов в год. Компания объединяет Brooklyn Nets, New York Liberty, Barclays Center и другие спортивные, медийные и гостевые активы, а роль завязана на агентные приложения и интеллектуальные рабочие процессы для внутренних задач — от продажи билетов до операционной работы площадок.

По стеку ждут Python или TypeScript, LangGraph, Amazon Bedrock и опыт с инструментами оркестрации для агентных систем. По смыслу это не вакансия про абстрактные эксперименты с моделями, а про быстрое внедрение ИИ в большой бизнес с понятными метриками и живыми пользователями внутри компании. Хорошо подойдёт инженеру, которому интересно доводить автоматизацию до ощутимого эффекта в офлайн- и медиа-среде.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ в команде GTM Analytics — Databricks

Databricks открыла вакансию в США с базовой вилкой 132 000–181 500 или 146 600–201 650 долларов в зависимости от уровня и локации; также упоминается долевая часть компенсации. Команда строит внутреннюю платформу на базе ИИ для более чем 6 000 сотрудников продаж, стратегии и операций: сюда входят агенты Genie, рабочие процессы на больших языковых моделях, приложения Databricks и сервисы Lakebase поверх собственной платформы lakehouse.

В описании фигурируют Python, SQL, Unity Catalog, Delta, FastAPI, React/TypeScript, MCP, вызовы инструментов, поиск по внутренним данным и системы оценки качества ответов. Это сильная роль для инженера, который хочет делать прикладных агентов внутри компании, которая сама задаёт стандарт на рынке данных, и быстро выпускать функции с высокой внутренней заметностью. Стоит учитывать, что это именно внутренняя платформа для коммерческих и операционных команд, то есть важны не только модели, но и надёжность, интеграции и понятный эффект для бизнеса.

Откликнуться: ссылка

Прикладной инженер по ИИ, инференс — CoreWeave

CoreWeave ищет специалиста в Сан-Франциско с базовой вилкой 188 000–275 000 долларов и долевой частью. Команда Inference отвечает за производительность продакшн-сервинга моделей, а сама роль завязана на замеры, профилирование, поиск узких мест и оптимизацию задержки, пропускной способности, качества и стоимости под реальные нагрузки клиентов.

Важная деталь: здесь нужен не столько исследовательский профиль, сколько инженер, который умеет сравнивать платформу с внешними поставщиками, проверять изменения на репрезентативных трассах и доводить оптимизации до измеримого результата. Основной язык — Python, но по сути это работа на стыке прикладного машинного обучения, системной инженерии и инфраструктурной дисциплины. Хороший вариант для тех, кому интереснее ускорять реальный инференс больших моделей, чем строить очередную демонстрацию поверх готового API.

Откликнуться: ссылка

Архитектор агентного ИИ — NTT DATA Services

NTT DATA Services ищет архитектора в Далласе, при этом в описании прямо сказано, что позиция может оплачиваться как удалённая. Вилка очень широкая — 122 648–283 906 долларов, что обычно означает сильную зависимость от уровня кандидата и конфигурации роли. Фокус — проектирование корпоративных многоагентных систем: разбиение задач, память, рассуждение, графы знаний, Graph RAG, а также безопасность, наблюдаемость и оценка качества.

Из требований видно, что это роль для действительно старшего специалиста: 8+ лет опыта с Python-системами ИИ, минимум 3 года построения корпоративных агентных решений, практический опыт с CrewAI, LangChain, LangGraph, AutoGen, Strands, Neo4j, AWS Neptune, RDF/SPARQL, векторным поиском и гибридным извлечением данных. Эта вакансия особенно интересна тем, кто уже вырос из уровня «собрать агента на демо» и умеет строить управляемые платформы для крупных заказчиков, где важны архитектурная строгость, контроль рисков и проверяемость каждого контура.

Откликнуться: ссылка