Forward Deployed Engineer / Sales Engineer — Granica

Granica строит инфраструктуру для корпоративных сред данных: инструменты оптимизации lakehouse-слоёв, платформу для долгоживущих ИИ-агентов и модели для работы с табличными данными. Ищут человека в Mountain View на полностью офисную роль с базовой вилкой 160–220 тысяч долларов, долей в компании и бонусом за результат.

По сути это позиция на стыке архитектора, внедренца и технического пресейла: нужно разбирать архитектуру клиента, проводить техническое обследование, собирать пилотные внедрения и доводить их до измеримого эффекта по скорости, стоимости и качеству данных. Ждут не меньше пяти лет опыта в клиентских инженерных ролях, архитектуре решений, инженерии данных или forward deployed-позициях, понимание распределённых систем и облачной инфраструктуры, уверенную работу с SQL и хотя бы одним языком программирования. Из конкретного стека называют Spark, Iceberg, Delta Lake, Trino и Presto.

Это сильная вакансия для инженера с опытом платформ данных, который хочет быть ближе к выручке и влиянию на клиента, а не только к внутренней разработке. Но важно понимать характер работы: много общения, поездки и плотная привязка к предпродажным и внедренческим циклам.

Откликнуться: ссылка

Associate Director, Full-stack Forward Deployed Engineer — Kyndryl

Kyndryl нанимает Associate Director в районе Dallas–Fort Worth с гибридным графиком: три дня в неделю нужно быть в лаборатории Agentic AI Lab во Фриско. Базовая вилка — 143 640–273 000 долларов, а для более дорогих штатов может быть ещё выше.

Задача очень прикладная: вместе с клиентом быстро превращать расплывчатую бизнес-проблему в рабочий ИИ-прототип, а затем в боевое решение. По стеку роль широкая: интерфейсы на React, Angular или Vue, серверная часть и конвейеры данных на Python, TypeScript и Node, оркестрация многоагентных систем через LangChain, AutoGen и CrewAI, плюс RAG, векторные базы, Docker, Kubernetes и облака AWS, Azure или GCP. От кандидата ждут минимум четыре года инженерного опыта, сильную базу по SQL, PostgreSQL и NoSQL, владение Pandas или Spark, понимание CI/CD и умение уверенно работать на стыке бизнеса и разработки.

Вакансия понравится тем, кто любит быстрые циклы поставки и реальную клиентскую обратную связь, а не долгие исследовательские проекты. Потенциальный минус очевиден: это не спокойная удалёнка, а интенсивная клиентская роль с широкой зоной ответственности и, вероятно, регулярными поездками.

Откликнуться: ссылка

Senior AI Product Manager — Geisinger

Geisinger открыл удалённую по Пенсильвании позицию Senior AI Product Manager. Это уже не чисто инженерная история, а продуктовая роль для человека, который будет вести ИИ-направление через клинические, операционные, страховые и фармацевтические процессы большой медицинской системы.

От нового менеджера ждут полный цикл владения продуктом: исследование проблем, приоритизация, выбор между собственной разработкой и покупкой решения, запуск, внедрение и масштабирование вместе с инженерами, data science-командой, клиницистами и операционными руководителями. Нужны не меньше пяти лет в продукте, опыт вывода продуктов на основе данных или ИИ, понимание процессов здравоохранения, метрик результата и работы в регулируемой среде. В плюс идут знания Epic, клинических ИИ-сценариев и ответственного внедрения ИИ. Зарплату в тексте не раскрывают, но отдельно подчёркивают медстрахование с первого дня.

Хороший вариант для продуктового специалиста, который хочет делать прикладной ИИ с прямым влиянием на медицинскую помощь, а не просто внутренние офисные инструменты. Главный барьер — высокая доменная планка: без опыта в healthcare и без понимания клинической валидации зайти будет трудно.

Откликнуться: ссылка

Distribution & Analytics GenAI Forward Deployed Engineer — Ameriprise Financial Services

Ameriprise ищет GenAI Forward Deployed Engineer в Бостоне на стыке продаж, маркетинга и прикладной инженерии. Вилка прозрачная: 145–175 тысяч долларов базы плюс бонусы, долгосрочные стимулы и полный соцпакет.

Работа сфокусирована на быстрых прототипах поверх реальных CRM- и коммерческих данных. Нужно за считанные дни собирать LLM-инструменты для подготовки встреч, анализа кампаний, отчётности и поддержки каналов продаж, а затем вместе с основной инженерной командой доводить удачные сценарии до продакшена. Компания ждёт сильный Python, хорошую базу по AWS, опыт с Amazon Bedrock AgentCore, API, CI/CD и понимание требований безопасности и аудита в регулируемой финансовой среде. Кроме техники, нужен и редкий бизнес-контекст: понимание продаж и дистрибуции в управлении активами, уверенность в CRM-процессах и умение переводить коммерческие задачи в инженерные решения.

Это интересная роль для инженера, которому нравится быстрое прикладное внедрение ИИ с видимым эффектом для бизнеса. Но без опыта в финансовых сервисах и без готовности работать в жёстко регулируемой среде вход будет сложным.

Откликнуться: ссылка