Сегодня в ленте не десятки одинаковых вакансий, а три роли с разным характером: одна ближе к прикладной стратегии и внедрению, вторая — к инженерной дисциплине вокруг оценки AI-агентов, третья — к боевой разработке генеративных продуктов в крупной компании. Во всех трёх случаях важно не только название, но и то, как именно компания собирается использовать AI в рабочем контуре.

1. Стратег по AI в Factify

Factify строит платформу управляемой проверки фактов и доверенной работы с данными для регулируемых отраслей — в описании прямо названы банки и страхование. Роль находится на стыке пресейла, проектирования решений, настройки сценариев с промптами и рабочими процессами, а также согласования компромиссов между качеством, скоростью, надёжностью и управлением рисками.

Это не вакансия для человека, который хочет просто писать требования в отрыве от продукта. По смыслу это прикладной AI-лид с сильным клиентским контуром: нужно разбираться в том, как устроены агенты, оценка качества, ограничения систем и реальная интеграция в чувствительные бизнес-процессы. Зарплата в объявлении не указана, формат обозначен только как США, так что про удалёнку, поездки и распределение времени между клиентами и внутренней работой лучше спросить сразу. Для кандидата, которому нравится внедрять AI в реальный бизнес, а не спорить только о моделях, это выглядит сильной ролью.

Откликнуться: ссылка

2. Staff-инженер по оценке AI-агентов в ID.me

ID.me ищет staff-уровень в Маунтин-Вью на задачу, которая становится всё важнее по мере роста агентных систем: как вообще измерять корректность, надёжность и полезность недетерминированного поведения. По описанию это смесь платформенной инженерии, тестирования, прикладного AI и developer experience внутри крупной identity-платформы с более чем 152 миллионами пользователей и серьёзным государственным контуром.

Сильная сторона роли в том, что компания прямо формулирует проблему: нужно строить инфраструктуру для оценок, определять, что считать правильным результатом для AI-агента, и улучшать воспроизводимость поведения в проде. Это звучит намного интереснее обычного «делайте что-то с LLM», потому что здесь есть инженерный масштаб и понятная боль. Но есть и важное ограничение: ID.me отдельно пишет, что если в вакансии не сказано иное, работа идёт из офиса пять дней в неделю. Для тех, кто ищет удалёнку, это почти сразу стоп-фактор; для тех, кто хочет влиять на production-evals в большой системе, наоборот, очень содержательная позиция.

Откликнуться: ссылка

3. Старший инженер машинного обучения по генеративному AI в The Home Depot

The Home Depot открыла senior-вакансию под production-продукты на базе генеративного AI. В описании много прикладной работы: проектирование и интеграция пользовательских функций на больших языковых моделях, промптах и поиске с дополнением контекстом, оптимизация сервисов, сопровождение, мониторинг, автоматизация и работа вместе с продуктовыми и инфраструктурными командами.

На практике это похоже на вакансию для сильного самостоятельного инженера, который уже не один раз доводил AI-функции до пользователей и умеет не только собирать прототип, но и жить с ним в проде. Интересный момент — в названии стоит REMOTE, но в карточке фигурирует Атланта, штат Джорджия, без ясного пояснения по формату и без зарплатной вилки. То есть сама роль выглядит релевантной для тех, кто любит production GenAI, но вопрос реальной удалёнки стоит проверить до начала процесса, чтобы не тратить время зря.

Откликнуться: ссылка