В этой подборке — четыре свежие вакансии из мира ИИ, где важны не только модели, но и реальная производственная среда: телеком-сети, медицинский поиск, инфраструктура моделей и автоматизация бизнес-процессов. Ниже — что именно предлагают компании, кому это подойдёт и на что стоит смотреть внимательнее.

AI Engineer - Network — KPN

KPN ищет инженера по ИИ для сетевого направления в Амстердаме с вилкой 62–93 тыс. евро в год. По описанию это не декоративный ИИ-проект, а работа рядом с живой телеком-инфраструктурой: нужно переводить цели сетевой эксплуатации в модели с обучением с подкреплением, строить агентные системы для автономной оптимизации сети, встраивать их в среду реального времени и сопровождать весь цикл от внедрения до наблюдаемости и обратной связи. В требованиях читается сильная инженерная база: Python и Java, распределённые системы, облачная архитектура, контейнеры, развёртывание моделей, тестирование и производственная эксплуатация.

Это хороший вариант для тех, кому тесно в чисто интерфейсных сценариях вокруг чат-ботов и хочется задачи, где ошибка сразу влияет на реальную инфраструктуру. Из плюсов — удалённый формат, бюджет на домашний офис и развитие, пенсионная программа и компенсация поездок. Из возможных сложностей — высокий порог по инженерной зрелости: здесь мало места для «попробуем прототип», зато много ответственности за устойчивость и поведение систем в бою.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Engineer, Patient Health Platform (x/f/m) — Doctolib

Doctolib открыл вакансию старшего инженера по ИИ в Париже с ориентиром 54–70 тыс. евро в год. Компания развивает крупную медицинскую платформу для записи к врачам и доступа пациентов к сервисам, а сама роль сосредоточена на качестве поиска и выдачи: нужно строить конвейеры повторного ранжирования, проектировать архитектуру поиска, подбирать модели для поиска по смыслу и ранжирования, проводить замеры качества и улучшать релевантность при жёстких ограничениях по задержке. Это роль для тех, кто уже умеет превращать ИИ-поиск из красивой демонстрации в аккуратный производственный продукт.

По стеку видно зрелую среду: поиск по векторным представлениям, повторное ранжирование, оценка качества выдачи, наблюдаемость, облачная инфраструктура. Из плюсов — медицинская страховка, участие в прибыли, поддержка ментального здоровья, компенсация транспорта и возможность работать из другой страны. Главный интерес здесь в том, что влияние работы будет сразу заметно пациентам, а главный риск — придётся жить в мире строгих метрик, задержек и качества, а не только в мире идей.

Откликнуться: ссылка

Applied AI Engineer II — QuillBot

QuillBot ищет инженера уровня middle в Индии на удалённый формат для команды, которая отвечает за инфраструктуру рабочих моделей. По описанию это роль не про «сделать ещё одну модель», а про то, чтобы уже работающие решения стабильно жили в производстве: конвейеры данных, автоматизация сборки и выкладки, развёртывание и наблюдение за моделями, внутренняя инфраструктура для локальных и серверных сценариев, тестирование и поиск узких мест по производительности.

Такая вакансия особенно интересна инженерам, которые сильны в стыке разработки и эксплуатации и не хотят ограничиваться исследовательской частью. Судя по описанию, здесь пригодятся Python, инженерная дисциплина вокруг выкладки и тестов, а также спокойное отношение к рутинной надёжности — именно она часто делает ИИ-продукт полезным, а не просто впечатляющим на демо. Возможный минус для тех, кто ищет чисто исследовательскую роль: центр тяжести смещён в сторону инфраструктуры и устойчивости.

Откликнуться: ссылка

Senior Business Analyst, AI & Automation — TPx

TPx разместил удалённую по США вакансию старшего бизнес-аналитика в направлении ИИ и автоматизации с вилкой 101–160 тыс. долларов в год. Это позиция на стыке консалтинга, продуктового мышления и внедрения: вести рабочие сессии с заказчиками, собирать требования, переводить бизнес-задачи в спецификации решений, оценивать процессы на готовность к автоматизации, определять показатели успеха, сопровождать приемочное тестирование и продвигать масштабируемые и ответственные практики применения ИИ.

По набору тем роль широкая: машинное обучение, обработка текста, оркестрация рабочих процессов, роботизация процессов, управление данными, аналитика. Это хороший выбор для тех, кто умеет разговаривать и с бизнесом, и с инженерными командами, но хочет именно влиять на то, какие решения дойдут до внедрения. При этом тем, кто ждёт ежедневной глубокой разработки моделей и сервисов, стоит внимательно читать между строк: здесь больше про формализацию, внедрение и управление изменениями, чем про код как основное занятие.

Откликнуться: ссылка