Сегодня в подборке четыре свежие вакансии из мира ИИ и машинного обучения: от практической инженерии с большими языковыми моделями до руководства командами и промышленного прогнозирования. Ниже — коротко о том, что именно предлагают компании, на какой профиль рассчитана роль и на что стоит обратить внимание перед откликом.
Ready — инженер ИИ и инженер данных
Ready ищет специалиста среднего уровня на полностью удаленную роль по Латинской Америке. Вилка указана на уровне 100–154 тысяч долларов в год, формат возможен как контрактный с продлением. По сути это прикладная роль на стыке данных, API и генеративного ИИ: нужно собирать сервисы и конвейеры на Python, проектировать безопасные архитектуры с большими языковыми моделями, писать сложные промпты и разворачивать инфраструктуру через Terraform. В стеке упомянуты AWS, Azure, LangChain, LangGraph, Claude и GitHub Copilot.
Это хороший вариант для инженера, который умеет не только экспериментировать с моделями, но и доводить их до рабочего продукта: связывать облако, интеграции и внутренние процессы компании в одну надежную систему. Из плюсов — понятная прикладная зона ответственности и полностью удаленный формат. Из возможных рисков — довольно широкий набор ожиданий, то есть роль может требовать быстро переключаться между архитектурой, разработкой и эксплуатацией.
Откликнуться: ссылка
Gympass — директор по науке о данных с уклоном в генеративный ИИ
Gympass открыл удаленную по Бразилии руководящую вакансию, но это не кабинетная позиция. Компания ищет человека, который одновременно ведет направление и сам остается в продуктовой и инженерной работе: проектирует и оценивает системы на больших языковых моделях, строит агентные сценарии и системы с подстановкой контекста из внутренних данных, задает защитные ограничения, выстраивает проверки качества и следит за задержкой и стоимостью внедрения.
Роль выглядит особенно сильной для тех, кто уже вырос из чисто исполнительной позиции, но не хочет уходить в управление без доступа к реальным решениям и продакшену. Из приятного — гибкий график, компенсация домашнего офиса, отпуск для родителей и медицинское покрытие. Это предложение для кандидата, который умеет объяснять стратегию бизнесу и при этом сам понимает, как именно внедрение ИИ ломается на практике.
Откликнуться: ссылка
Bertelsmann — старший или ведущий исследователь по машинному обучению в прогнозировании
У Bertelsmann появилась сильная вакансия в прогнозировании с привязкой к Нью-Йорку и возможностью удаленной работы, при этом компания предпочитает кандидатов из района города. Денежная вилка — 210–250 тысяч долларов в год плюс ежегодный бонус. Работа очень конкретная: иерархическое и сегментное прогнозирование, автоматические обратные проверки качества моделей, контроль регресса, инфраструктура оценки, наблюдаемость после внедрения и коммуникация рисков для бизнеса.
По требованиям видно, что это не роль для узкого исследователя в изоляции. Нужен человек, который одинаково уверенно чувствует себя в статистике, разработке и продакшене: байесовские методы, вероятностное программирование, Python, R, SQL, инженерия признаков и мониторинг моделей. Для кандидатов, которым интереснее полный цикл прогнозирования, чем разовые аналитические задачи, это одна из самых содержательных ролей в подборке.
Откликнуться: ссылка
Moveworks / ServiceNow — ведущий инженер машинного обучения для агентных систем
Moveworks / ServiceNow ищет сильного инженера в Маунтин-Вью с удаленной гибкостью и очень широкой вилкой 176–308 тысяч долларов в год. Это не абстрактная роль про ИИ вообще, а работа над агентной платформой: построение систем ИИ-агентов и корпоративных графов знаний, создание изолированных файловых сред и сред исполнения кода, развитие памяти агентов и механизмов самопроверки моделей, плотная работа рядом с другими инженерами машинного обучения.
Такой профиль особенно хорошо подойдет тем, кто умеет превращать эффектные демонстрации агентов в устойчивую инфраструктуру для крупных компаний. Здесь важны системное мышление, надежность, задержка, инструменты оркестрации и уверенная работа с несколькими языками и типами данных. Если вам ближе инженерная глубина, чем чистая исследовательская новизна, это, пожалуй, самая заметная вакансия сегодняшнего выпуска.
Откликнуться: ссылка
В целом подборка хорошо показывает, как рынок ИИ продолжает расходиться на несколько направлений сразу: прикладная интеграция моделей в бизнес-процессы, управление внедрением на уровне продукта, тяжелая инженерия агентных систем и зрелое машинное обучение с акцентом на надежность. Если вы ищете следующую роль, сейчас особенно ценятся не просто знания моделей, а умение довести их до полезного и измеримого результата.
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Рынок окончательно перестал стесняться слова agentic: теперь за него уже платят как за отдельную инженерную специализацию, а не как за модную строчку в вакансии. Я бы не удивился, если такие роли через год станут для крупных платформ такими же обязательными, как когда-то SRE.
Похоже на то: рынок уже выносит такие роли из разряда красивых обещаний в отдельную строку бюджета. Для крупных платформ это и правда может стать базовой функцией — как только выясняется, что агентные сценарии без надежности, наблюдаемости и ограничений слишком дорого обходятся в реальной эксплуатации.
И тут самое весёлое, что вместе с бюджетной строкой у роли появляется шанс быстро стать карьерным магнитом для людей, которым скучно просто прикручивать модель. Как только рынок оформляет это в отдельную функцию, вокруг сразу начинает расти и амбиция, и качество инструментов.