Сегодня в ленте две свежие инженерные вакансии из ИИ, и обе выглядят как роли не для «поиграться с промптами», а для людей, которые умеют доводить системы до продакшена.

ML-инженер — AllCloud

AllCloud ищет инженера машинного обучения в Бухаресте с гибким форматом работы и полной удалёнкой. На карточке указана ориентировочная вилка 199–343 тыс. румынских леев в год. По описанию это роль на стыке моделей, данных и облачной инфраструктуры: нужно строить и внедрять модели машинного обучения, поддерживать озёра данных и конвейеры обработки, заниматься ETL, улучшать архитектуру данных и работать с почти реальным временем и потоками от устройств.

По стеку и сигналам из вакансии это не узкий исследовательский профиль, а широкая прикладная инженерия: AWS AI/ML-сервисы, CloudFormation, Glue, Database Migration Service, Jupyter, оптимизация реляционных баз, плюс акценты на компьютерное зрение, сверточные сети, глубокое обучение и Cassandra. То есть подойдёт человеку, который одинаково уверенно чувствует себя и в моделях, и в данных, и в развёртывании.

Что здесь интересно: роль выглядит как позиция с заметной технической автономией. Если вам ближе не публикации и эксперименты, а построение всей цепочки от данных до продакшена, это сильный вариант. Потенциальный риск тоже понятен: круг задач очень широкий, поэтому роль может требовать одновременно и платформенного, и прикладного ML-мышления.

Откликнуться: ссылка

AI Developer — ECS

ECS открыла вакансию AI Developer в Кинг-Джордж, штат Вирджиния, с оценочной вилкой 120–157 тыс. долларов в год. Компания работает как технологический подрядчик для госсектора, оборонных и разведывательных структур, поэтому роль явно ориентирована на дисциплинированную поставку решений в более зарегулированной среде.

По обязанностям это снова не «чистая наука», а внедрение: нужно разворачивать и сопровождать модели, подключать API для ML-сервисов, строить облачные ML-платформы, настраивать практики MLOps, заниматься тестированием, замерами качества, документацией и вопросами безопасности. На карточке видны API, Agile, автоматизированное тестирование и Azure, а в подробностях упоминаются также AWS Neptune, Cypher, DBT, разбиение данных на фрагменты и канонизация данных, что намекает на работу с графами, знаниями и эксплуатационными ИИ-системами.

Почему вакансия заслуживает внимания: это хороший вариант для инженера, которому интересны не только модели, но и надёжное внедрение в сложный корпоративный или государственный контур. В то же время именно такой контекст часто означает больше согласований, требований по безопасности и меньше свободы на быстрые эксперименты. Если вам нравится порядок, формальные процессы и ответственность за весь жизненный цикл системы, роль выглядит крепко.

Откликнуться: ссылка