Сегодняшняя подборка получилась компактной, но очень показательной: здесь есть и редкая ведущая роль с влиянием на продуктовые решения, и некоммерческая работа с тяжёлой предметной областью, и исследовательская инженерия на стыке энергетики и машинного обучения. Ниже пять свежих вакансий, которые стоит смотреть не по названию, а по реальному содержанию работы.

1. Payabli ищет ведущего инженера по машинному обучению для платёжной инфраструктуры

Payabli строит платёжную инфраструктуру для отраслевых программных платформ и уже использует модели для ускорения проверки рисков, скоринга транзакций и оценки мерчантов. Теперь компании нужен человек, который не просто поддержит это направление, а расширит его на выбор способов оплаты, снижение споров и возвратных списаний, рост доли успешных авторизаций и прогнозирование выплат.

По требованиям это роль для очень взрослого профиля: от кандидата ждут 8+ лет в машинном обучении, минимум 4 года вывода моделей в рабочую среду, опыт мониторинга, отслеживания дрейфа, переобучения и умение объяснять результаты бизнес-команде. Плюсом будут платёжный или кредитный домен, модели риска и мошенничества, AWS SageMaker, хранилища признаков и инструменты производственного сопровождения моделей. Денежная вилка не раскрыта, но есть опционы, гибкий отпуск, отпуск для родителей, страховки и пенсионная программа.

Это сильная вакансия для человека, который хочет быть техническим якорем направления машинного обучения и влиять не только на качество моделей, но и на экономику продукта.

Откликнуться: ссылка

2. Thorn открыла удалённую ведущую вакансию по машинному обучению с вилкой до 235,75 тыс. долларов

Thorn — некоммерческая организация, которая строит технологии против сексуальной эксплуатации детей. Роль полностью удалённая по США и оплачивается примерно в диапазоне 171–235,75 тыс. долларов в год. Работа включает проектирование, запуск и сопровождение моделей, классификаторов и алгоритмов для поиска жертв, удаления противоправного контента и ограничения распространения злоупотреблений.

От кандидата ждут 8+ лет в машинном обучении и ИИ, не меньше 3 лет работы с рабочими системами компьютерного зрения и или обработки текста, а также готовность сотрудничать не только с инженерами, но и с юридическими, продуктовыми и внешними командами. В стеке перечислены AWS, Python, Pandas, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, Hugging Face, OpenCV, FAISS, ONNX, Terraform, Kubernetes и конвейеры непрерывной интеграции и доставки. Самый важный фактор риска указан честно: в рамках задач возможен контакт с сексуально откровенными материалами.

Это роль с сильной общественной миссией и серьёзной технической планкой, но на неё стоит идти только тем, кто понимает эмоциональную цену предметной области.

Откликнуться: ссылка

3. Parisi Labs нанимает исследовательского инженера по машинному обучению для сложных физических систем

Parisi Labs занимается ИИ для энергетики и сложных физических систем. Вакансия открыта в Бостоне с базовой вилкой 210–275 тыс. долларов, заметной ранней долей в компании и медицинским пакетом; вариант в Нью-Йорке возможен только для исключительного кандидата с регулярным очным присутствием.

Содержательно роль интересна тем, что это не абстрактное исследование ради публикаций. Человек будет воспроизводить и улучшать текущую систему обучения и оценки моделей, проводить абляционные эксперименты и разбор ошибок, строить инструменты для воспроизводимых экспериментов и переносить удачные идеи в рабочие реализации. Ищут специалиста с сильным Python, хорошим пониманием дизайна экспериментов и статистики, а также опытом с последовательностными моделями, прогнозированием, научным машинным обучением или оптимизацией.

Это хороший вариант для инженера-исследователя, которому важно не просто придумывать гипотезы, а доказуемо улучшать модель под жёсткими ограничениями данных и вычислений.

Откликнуться: ссылка

4. Capco ищет инженера среднего уровня по ИИ для генеративных решений в финансах

Capco открыла гибридную вакансию в Орландо для инженера среднего уровня, который будет собирать прикладные генеративные решения для крупных финансовых клиентов. В описании прямо перечислены большие языковые модели, поиск по базе знаний с подмешиванием контекста, агентные системы, API, микросервисы и облачная инфраструктура.

По стеку и ожиданиям это очень современная роль: OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI, открытые модели, Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant, FAISS, AWS, Azure и Google Cloud. Нужны 2–3 года в разработке программных или ИИ-систем, сильный Python, опыт с серверными сервисами, тестированием, проверкой кода и конвейерами непрерывной интеграции и доставки. В плюс идут LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, MCP, LangSmith, Langfuse, Arize, Docker, Kubernetes, React и TypeScript.

Это хороший вход в корпоративные агентные системы и поиск по знаниям, но надо быть готовым к консалтинговому ритму и требованиям финансовых клиентов.

Откликнуться: ссылка

5. Harnham ищет старшего дата-сайентиста с вилкой 180–200 тыс. долларов

У Harnham свежая вакансия старшего дата-сайентиста с гибридным форматом из Нью-Йорка, Вашингтона или Чикаго и вилкой 180–200 тыс. долларов в год. Работа рассчитана на человека, который умеет взять неоднозначную бизнес-задачу, выбрать аналитический подход, построить прогнозные модели и многомерный анализ, а затем довести результат до полезного решения для бизнеса.

Из обязательного — сильные Python и SQL, опыт предиктивного моделирования, разработки алгоритмов, работы с грязными данными и самостоятельного ведения проектов со стейкхолдерами. По смыслу это не узкая роль исполнителя по заранее заданным моделям, а позиция для специалиста, который хочет владеть задачей целиком — от формулировки вопроса до влияния на решение компании.

Вакансия особенно интересна тем, кто любит не только модели, но и реальную бизнес-неопределённость, где важно уметь связывать математику, данные и разговор с заказчиком.

Откликнуться: ссылка