Сегодняшняя выборка показывает, что работодатели всё чаще ищут не просто людей, умеющих вызвать модель по API, а специалистов, которые доводят ИИ до рабочей системы: с наблюдаемостью, устойчивостью, понятным интерфейсом и реальной пользой для бизнеса. Ниже — пять свежих вакансий с разным уклоном: пользовательские AI-продукты, агентные системы, продуктовая стратегия, производственное машинное обучение и внутренние платформы для компаний из традиционных отраслей.

Инженер полного цикла по ИИ — AHU Technologies

AHU Technologies ищет инженера полного цикла по ИИ с зарплатной вилкой 150–190 тысяч долларов в год. Хотя карточка на агрегаторе привязана к округу Колумбия, в самом описании роль указана как очная в Сан-Франциско. По содержанию это работа не про обучение моделей, а про создание качественного AI-продукта для конечного пользователя: интерфейсы на React и TypeScript, серверная часть на Node.js и/или Python, PostgreSQL, Redis, очереди, механизмы повторов, восстановление после сбоев и поддержка длинных интерактивных сценариев генерации. Компания хочет человека с опытом от трёх лет, который умеет держать одновременно и удобство интерфейса, и надёжность серверной части.

Сильная сторона вакансии — акцент на реальной продуктовой инженерии, а не на демонстрациях. Особенно хорошо она подойдёт тем, кто уже собирал редакторы, конструкторы процессов, графовые интерфейсы или другие сложные пользовательские инструменты. Главное ограничение — необходимость работать из Сан-Франциско: для удалённых кандидатов это сразу отсеивающий фактор.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ для агентной аналитики и оптимизации — Conviva

Conviva нанимает инженера по ИИ в Foster City для превращения агентных идей в работающие производственные системы. Роль крутится вокруг того, чтобы сделать поведенческие данные платформы пригодными для AI-агентов: через MCP-серверы, соединители, многошаговые процессы и инфраструктуру, которая умеет не только отвечать, но и действовать на основе данных. В требованиях — 3–7+ лет инженерного опыта, сильный Python, практическая работа с агентами в продакшене, структурированные ответы, цепочки подсказок, координация нескольких агентов, оценка качества, облачное развёртывание и контейнерные сервисы. В качестве плюсов перечислены LangGraph, Anthropic SDK, Pydantic-AI, CrewAI, Langfuse и LangSmith.

Это одна из самых конкретных агентных вакансий в сегодняшней пачке: здесь прямо говорится про наблюдаемость, отлов регрессий, настройку задержек и стоимости, а также про владение всей средой выполнения, а не только прототипом. Хороший вариант для тех, кто хочет заниматься именно прикладной агентной инженерией. Но формат снова очный, без удалённой послабляющей оговорки.

Откликнуться: ссылка

Директор по прикладному AI-продукту — Publicis Groupe

Publicis Groupe открыла в Нью-Йорке роль директора по прикладному AI-продукту с компенсацией 135 375–216 684 доллара в год. Позиция находится внутри Groupe Solutions и отвечает за стратегию AI-возможностей для отчётности, панелей мониторинга и визуализации данных в платформе MRCL. По сути это продуктовая роль для человека, который умеет превращать аналитику и данные в понятные клиентские инструменты: от управления кампаниями и контроля показателей до интерфейсов в духе конструктора или холста с агентными сценариями. Компания ждёт более пяти лет опыта в управлении аналитическими продуктами, уверенную работу с визуализацией и BI, а также опыт в MarTech или AdTech — особенно там, где есть измерение медиа, атрибуция и анализ аудиторий.

Для продуктовых руководителей это интересная позиция большого масштаба: много влияния, много заинтересованных сторон и понятная связка между AI и бизнес-аналитикой. Но за крупный контур придётся платить корпоративной сложностью — вопросами приватности, управления и согласований здесь точно будет много.

Откликнуться: ссылка

Старший инженер по машинному обучению — Axon

Axon ищет старшего инженера по машинному обучению в Сиэтле на гибридный формат с базовой вилкой 150 750–241 200 долларов, плюс бонус и акции. Команда работает над AI-системами для общественной безопасности в продуктах вроде Fleet, Draft One, Axon Air и VR. Задачи охватывают обучение моделей, оценку качества, тестирование, облачное развёртывание, приватное машинное обучение и платформенную инженерию, которая ускоряет путь от исследования до продукта. Из требований видно, что компания ищет сильного старшего инженера: от шести лет в разработке, хорошая архитектурная база в облаке и инфраструктуре как коде, уверенный Python и C++, глубокое понимание Linux, а также опыт с TensorFlow или PyTorch. Плюсом будут LLMOps, дообучение крупных моделей и приватные методы работы с данными.

Это роль для тех, кому интересны реальные ограничения внедрения: надёжность, приватность, последствия ошибок и работа рядом с чувствительными сценариями использования. Вакансия выглядит сильной по компенсации и технологической глубине, но подходит только тем, кто готов к гибридному режиму во вторник–пятницу в Сиэтле.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ — ON.energy

ON.energy, которая строит энергетическую инфраструктуру под спрос дата-центров AI-эпохи, открыла в Хьюстоне вакансию инженера по ИИ. Компания пишет, что её системы уже развёрнуты на объектах суммарной мощностью 2,5 гигаватта, а нового сотрудника хочет поставить на горизонтальную AI-роль сразу для нескольких функций: инженерии, эксплуатации, управления персоналом, финансов и коммерческих команд. По описанию здесь нужен человек, способный собирать рабочие AI-системы целиком: контуры оценки качества, подсказки, извлечение данных, интеграции, правила управления и практики развёртывания, причём в тесной связке с нетехническими заказчиками и руководителем программы AI Enablement. Среди технологических сигналов — API больших языковых моделей, поиск по внутренним знаниям, векторные хранилища, агентные фреймворки, а в числе желательных навыков названы Anthropic API, Azure OpenAI, Bedrock, экосистема Microsoft и мультиагентные системы.

Сильная сторона роли — высокий уровень видимости: инициативу курирует технический директор, так что влияние на внутренний AI-контур компании может быть очень заметным. Но это и источник риска: дорожная карта ещё формируется, поэтому комфорт с неопределённостью здесь обязателен.

Откликнуться: ссылка