Сегодняшний выпуск небольшой, но плотный по фактуре: все четыре вакансии свежие, с понятным стеком и разным уровнем риска — от почти стартовой роли в продуктовой компании до основателя-наёмника в биотехе.

Инженер по машинному обучению-основатель — Capable Labs

Capable Labs ищет первого сильного инженера по машинному обучению в Сан-Франциско для ускорения разработки лекарств. Это не роль про «покрутить модели в стороне»: человеку предстоит искать узкие места по всей цепочке, строить системы для планирования экспериментов, разбора научной литературы, подготовки протоколов и вычислительного отбора кандидатов.

По стеку и задачам вакансия очень насыщенная: упоминаются ESM, семейство AlphaFold, RFdiffusion, ProteinMPNN, а также связка между вычислительными предсказаниями и реальными результатами через активное обучение. От кандидата ждут не только сильную прикладную часть, но и умение работать рядом с лабораторными командами и брать ответственность за результат целиком.

По деньгам предложение одно из самых прозрачных в подборке: от 150 000 до 300 000 долларов в год плюс от 50 000 до 200 000 долларов в опционах, медицинская страховка, ежемесячный бюджет на здоровье от 500 долларов и даже визовая поддержка. Но и цена входа высокая: маленькая команда, широкий охват задач, работа на месте и отдельный очный рабочий этап отбора в Сан-Франциско. Для тех, кто хочет быть ближе к реальному влиянию ИИ на биологию, это очень сильный вариант.

Откликнуться: ссылка

Начинающий инженер-программист в ИИ — Notion

Notion открыл редкую для рынка раннюю вакансию в ИИ для кандидатов с опытом менее двух лет. Это хороший сигнал для тех, кто уже успел сделать несколько стажировок, учебных проектов или первых рабочих задач, но ещё не дорос до типичных требований «3–5 лет и сразу в бой».

Компания описывает роль широко: человек может оказаться ближе к продуктовой разработке с ИИ, к системной части вокруг моделей или к оценке качества и проверкам. По сути это работа на стыке экспериментов и продакшена: прототипировать новые возможности, встраивать модели в живые сценарии, добавлять наблюдаемость и ограничения, строить циклы проверки качества.

Из требований особенно важны крепкие алгоритмы и структуры данных, базовое знакомство с машинным обучением, уверенность сразу в нескольких слоях продукта — от интерфейсов до API и данных. В полезных технологиях названы React, TypeScript, Node.js, Postgres и Elasticsearch. База указана прямо: 130 000–150 000 долларов в год плюс акции и льготы для Сан-Франциско и Нью-Йорка. Главный плюс — вход в сильную ИИ-команду без исследовательского барьера; главный минус — работа на месте и ожидание, что даже младший человек будет быстро двигаться к реальной поставке в продукт.

Откликнуться: ссылка

Инженер по машинному обучению в трёхмерном зрении — FitMatch

FitMatch ищет специалиста по трёхмерному зрению на полную занятость в удалённом формате с привязкой к Сан-Франциско. Компания работает на пересечении торговли одеждой, анализа посадки и устойчивости, но сама роль интереснее обычного описания из сферы розницы: речь идёт о превращении сырых трёхмерных сканов тела, измерений и данных о составе тела в рабочие модели и прикладные выводы.

Техническая часть здесь очень конкретная. Нужны сильные Python, Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, опыт с PyTorch или TensorFlow/Keras, уверенная работа в Linux/Unix и облаках вроде AWS, GCP или Azure. Отдельно ценится настоящий опыт с трёхмерной геометрией: регистрация, сегментация, анализ формы, облака точек, сетки; в плюс пойдут Open3D, PCL, Trimesh, Docker, Kubernetes и Blender.

Ожидают минимум три года в машинном обучении, компьютерном зрении или науке о данных, а также опыт доведения моделей до рабочего состояния и внятной статистической проверки, включая эксперименты на контрольной и тестовой группе. Из приятного — щедрый отпуск, 12 оплачиваемых праздников в США, страховки, оплачиваемый отпуск для родителей и 401(k). Слабое место одно, но важное: формат сначала контрактный с возможным переходом в штат, так что тем, кому нужна сразу стабильная постоянная позиция, стоит смотреть внимательно.

Откликнуться: ссылка

Исследователь в области ИИ — NVIDIA

NVIDIA открыла исследовательскую позицию в Сингапуре в своей научной команде. Это уже не продуктовая разработка, а классическая исследовательская траектория: придумывать и ускорять новые генеративные модели, публиковаться, выступать, наставлять стажёров и передавать результаты в продуктовые подразделения.

Содержательно акцент сделан на эффективном ИИ под ускорители и на работах вокруг больших языковых моделей, генерации изображений и робототехники. Из требований — сильное знание фундаментальных моделей, публикации на площадках уровня CVPR, ICML, ICLR, ICCV или NeurIPS, не менее трёх лет опыта, Python для быстрого прототипирования, PyTorch и желательно C++, CUDA и параллельные вычисления.

Это хороший вариант для тех, кто хочет остаться в серьёзной исследовательской среде, но при этом работать внутри компании, которая умеет доводить научные идеи до инфраструктуры и продуктов. Ограничение очевидное: зарплата не указана, а планка по публикациям и научной видимости делает роль малореалистичной для сильных прикладных инженеров без исследовательского послужного списка.

Откликнуться: ссылка