Пять свежих вакансий в ИИ за 4 июля 2026

Сегодняшняя подборка получилась компактной, но сильной: здесь есть и робототехника, и агентные системы, и корпоративный прикладной ИИ. Почти в каждой роли от кандидата ждут не декоративной работы вокруг моделей, а полноценной инженерной ответственности за данные, качество и выпуск в рабочую среду.

Инженер по исследованиям и моделированию — Mind Robotics

Mind Robotics из Пало-Альто строит универсальный физический ИИ для промышленных роботов и ищет инженера, который возьмёт на себя весь путь модели: от сбора данных до запуска на реальном железе. По описанию это работа на стыке мультимодального обучения, моделей зрения и действий, инфраструктуры для итераций, отладки поведения робота и проектирования оценки качества.

Компания ищет человека, который уже обучал крупные модели, понимает оптимизацию на масштабе, умеет работать с распределёнными системами и не боится доводить модель до поведения на настоящем устройстве, а не только до красивого результата в тестах. Плюсом будут опыт с манипуляторами и промышленным внедрением робототехники. Это сильная роль для тех, кто хочет быть ближе всего к точке, где ИИ сталкивается с физическим миром, но формат полностью очный и явно требует высокой терпимости к сложной полевой отладке.

Откликнуться: ссылка

Инженер по прикладному ИИ — Camden

Camden нанимает удалённого инженера по прикладному ИИ из Хьюстона для своей внутренней песочницы, где компания проверяет новые сценарии применения ИИ до перевода в боевую разработку. По сути это роль инженера-практика для корпоративного ИИ: прототипы по работе с документами, разговорные системы, агентные цепочки, суммаризация, корпоративный поиск и предиктивная аналитика.

Из стека и инструментов прямо названы LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, Azure AI Foundry, OpenAI, Anthropic и Copilot Studio. Нужны сильный Python, опыт разработки или прикладного машинного обучения от трёх лет, хотя бы год работы с генеративным ИИ, знание REST API, векторных баз, подходов к подсказкам и поиску с подключением внешних данных. Отдельный плюс — умение объяснять компромиссы бизнесу. Самое привлекательное здесь — удалённый формат и широкий круг задач, но в описании честно предупреждают о неоднозначности, возможных поездках, длинных днях и редкой работе по вечерам или в выходные.

Откликнуться: ссылка

Исследователь агентных систем — Vast.ai

Vast.ai, маркетплейс децентрализованных вычислений для ИИ, ищет исследователя агентных систем в Сан-Франциско или Лос-Анджелесе. Это одна из самых денежных ролей в подборке: опубликован диапазон от 160 000 до 320 000 долларов в год плюс доля в компании на ранней стадии.

Работать предстоит напрямую с техническим основателем над общими обучающимися агентами, где в фокусе память, надёжность, рассуждение и быстрые прототипы новых методов. В требованиях — Python, языковые модели, нейросети, C++ или CUDA, хорошая теоретическая база по машинному обучению, понимание архитектур наподобие трансформеров и желательно публикации на сильных научных площадках. Процесс отбора тоже не формальный: первичный созвон, разговор про архитектуру, техническое задание с помощью языковой модели и очная встреча. Для кандидата это шанс попасть в работу ближе к переднему краю, но удалённого формата здесь нет, а планка по уровню явно высокая.

Откликнуться: ссылка

Инженер по прикладному ИИ — Teserac

Teserac в Саннивейле развивает neuron — платформу для наблюдения и автоматизации центров обработки данных, которая собирает телеметрию с датчиков и систем управления, а затем помогает оператору через ИИ-сопровождение замечать отклонения и получать рекомендации. Роль широкая и прикладная: конвейеры данных, системы поиска, многоагентные цепочки, циклы оценки, дообучение, послетренировочная настройка и наблюдение за рабочими моделями.

Компания готова рассматривать кандидатов от младшего до старшего уровня, но ждёт сильный Python, дисциплину в инженерной работе, ежедневное использование помощников для программирования, понимание API языковых моделей и агентного подхода, а также умение читать научные статьи и превращать идеи в рабочие эксперименты. Среди желательных плюсов названы LangGraph, LangChain, MCP, PyTorch, vLLM, GCP Vertex AI, прогнозирование временных рядов и промышленные протоколы вроде BACnet и Modbus. Взамен дают стандартный пакет льгот, опционы и очень насыщенную область применения, но это явно история для тех, кто готов к крутому подъёму в маленькой быстрой команде и к полностью очной работе.

Откликнуться: ссылка

Инженер ИИ — Jemm Tec

Jemm Tec, ранняя потребительская компания из Майами, стоящая за jemm.ai, ищет очного инженера ИИ, который будет отвечать не за простое подключение чужих сервисов, а за собственную модельную часть. По описанию основа работы — обучение специализированных языковых моделей, ускорение вычислений прямо на устройстве и построение набора проверок качества, то есть сочетание обучения моделей и системной инженерии вокруг скорости и надёжности.

Из требований прямо перечислены опыт предобучения и обучения с подкреплением для языковых моделей, знание библиотек Hugging Face Transformers, TRL и Datasets, PyTorch и инструментов для программирования с ИИ вроде Cursor или Claude Code. CUDA не обязательна, но явно будет преимуществом. Интерес здесь в большой доле ответственности и низкой бюрократии, а риск тоже типично стартапный: зарплата не раскрыта, формат полностью очный, а волатильность молодой компании проговаривается довольно прямо.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, главный повторяющийся мотив дня такой: работодатели всё чаще ищут людей, которые умеют не просто вызвать модель, а собрать вокруг неё полный производственный контур — данные, оценку, надёжность и внедрение в реальный процесс.