В сегодняшней подборке заметно сразу два тренда: крупные компании ищут не просто исследователей моделей, а людей, которые умеют доводить AI-системы до работы в финансах, маркетинге, корпоративных продуктах и клинических данных. Ниже — шесть свежих ролей с конкретными требованиями, зарплатами там, где они раскрыты, и важными оговорками по формату.

Менеджер AI-разработки для финансов — NVIDIA

NVIDIA ищет руководителя AI-разработки для финансовой команды в Санта-Кларе. Это очная роль в подразделении финансового директора: команда строит AI-приложения, агентов и автоматизацию для планирования, бухгалтерии, казначейства, налогов и закупок.

По фактам позиция сильная: требуется 10+ лет опыта в разработке или AI-инженерии, минимум 2 года руководства, опыт выпуска производственных систем и практическая глубина в AI. В обязанности входят техническое направление команды, разбор архитектуры и кода, проверка внешних поставщиков, решения «строить или покупать», общие компоненты и стандарты для финансового AI. Зарплатная вилка — 168–264,5 тысячи долларов для одного уровня и 200–322 тысячи долларов для более высокого, плюс акции и льготы.

Кому подойдёт: техническому менеджеру, который умеет оставаться близко к коду и понимает регулируемые данные. Главный минус — офисный формат в Санта-Кларе и много работы с внутренними бизнес-заказчиками.

Откликнуться: AI Hiring Board

Внедрённый AI-инженер для маркетинговой аналитики — Adobe

Adobe нанимает внедрённого AI-инженера для направления маркетинговой разведки и потребительских исследований. Локации — Сан-Хосе, Сиэтл и Сан-Франциско. Работа завязана на перестройку аналитических процессов вокруг агентного AI: прототипы для аналитиков и специалистов по данным, улучшение инструментов по прямой обратной связи и масштабирование удачных подходов внутри команды стратегии и инноваций.

Требования: 5+ лет технического опыта, минимум 2 года разработки и внедрения AI-приложений, владение инструментами разработки с помощниками вроде GitHub Copilot, Claude Code или Codex, опыт агентных каркасов, интеграций через API и облачных платформ. Нужны Python, SQL, ещё один язык программирования и понимание маркетинговой или продуктовой аналитики. Зарплата не указана.

Это хорошая роль для инженера, которому нравится работать рядом с пользователями и быстро превращать рабочие боли аналитиков в инструменты. Если хочется только обучать модели в лаборатории, позиция будет слишком прикладной и клиентской внутри компании.

Откликнуться: AI Hiring Board

Старший AI-инженер для фабрики агентов — Workday

Workday ищет старшего AI-инженера в Атланте для команды Agent Factory. Это очная роль про производственных интеллектуальных агентов внутри платформы Workday для людей, финансов и корпоративных процессов.

Инженер будет проектировать агентные системы, связывать модели с продуктом, настраивать оркестрацию, управлять поиском с генерацией ответа и следить за ответственным AI при работе с чувствительными кадровыми и финансовыми данными. Нужны либо 8+ лет в программной инженерии и опыт производственных систем на больших языковых моделях, либо 5+ лет в машинном обучении и минимум 2 года выпуска продуктов на больших языковых моделях. Отдельно важны многоагентные подходы, маршрутизация, оптимизация задержки, стоимости и надёжности. Зарплата не раскрыта.

Подойдёт тем, кто хочет строить не демонстрации, а корпоративную агентную инфраструктуру. Главный фильтр — офис в Атланте и высокая ответственность за данные.

Откликнуться: AI Hiring Board

Менеджер прикладной AI-инженерии для крупнейших клиентов — Anthropic

Anthropic ищет менеджера прикладной AI-инженерии для работы с крупнейшими стратегическими клиентами. Локации — Сан-Франциско, Нью-Йорк и Сиэтл, компенсация указана на уровне 320–405 тысяч долларов.

Роль управленческая, но глубоко техническая: нужно нанимать и развивать инженеров, распределять их по клиентским направлениям, помогать крупным партнёрам запускать Claude в производственных сценариях, выбирать архитектуру, проверки качества, подходы к подсказкам и агентные шаблоны. Важная часть работы — превращать разовые совместные проекты с клиентами в повторяемые эталонные архитектуры и наборы проверок.

Кому подойдёт: менеджеру, который всё ещё способен обсуждать реализацию больших языковых моделей и при этом выдерживает постоянную работу с крупными заказчиками. Риск — высокая видимость, много внешней ответственности и необходимость не утонуть в индивидуальных пожеланиях каждого партнёра.

Откликнуться: AI Hiring Board

Прикладной AI-инженер по клинической информатике — Eli Lilly

Eli Lilly ищет прикладного AI-инженера и специалиста по клинической информатике в Бостоне или Индианаполисе. Работа находится на стыке завершённых клинических исследований, электронных медицинских записей, данных «омикс»-профилей и биобанков.

Задачи включают агентные AI-приложения для общения с клиническими данными на естественном языке, привязку ответов к биомедицинским онтологиям и реестрам через поиск с генерацией ответа, модели для выделения типов пациентов и подтипов заболеваний, анализ выживаемости, гармонизацию разнородных клинических наборов и наблюдение за надёжностью моделей после внедрения. Зарплата не указана.

Это роль для инженера-исследователя с опытом клинических данных, машинного обучения, онтологий, конвейеров данных и аккуратной работы в регулируемой среде. Тем, кто ищет обычный продуктовый AI без медицинской специфики, будет тяжело.

Откликнуться: AI Hiring Board

Ведущий прикладной AI-инженер для корпоративных решений — Snorkel AI

Snorkel AI нанимает ведущего прикладного AI-инженера для корпоративных AI-решений. Формат заметно дружелюбнее к удалёнке: можно работать удалённо из США или гибридно в Нью-Йорке и Сан-Франциско. Зарплатная вилка — 230–360 тысяч долларов.

Компания строит инструменты для данных, проверок и агентного AI, а роль ориентирована на внедрение решений у корпоративных клиентов. По смыслу это работа для инженера, который умеет соединять генеративный AI, машинное обучение, оценку качества, данные клиента и реальные ограничения предприятия. Нужно не только писать прототипы, но и доводить их до такого состояния, где заказчик понимает качество, риски и дальнейшую эксплуатацию.

Плюсы — высокая компенсация и удалённый формат по США. Минусы — сильная клиентская составляющая и ожидание, что инженер будет одинаково уверенно говорить с техническими командами и бизнесом.

Откликнуться: AI Hiring Board