Сегодняшняя подборка небольшая, но довольно показательная: здесь рядом стоят большой корпоративный контур, прикладная роль в финансовом сервисе, тяжёлая инженерия агентных систем и ранний продукт для наблюдаемости за ИИ-агентами. Во всех четырёх вакансиях важны не разговоры про "хайп", а умение доводить системы до рабочего состояния.

Инженер по ИИ II — FedEx

FedEx ищет инженера по ИИ для большой производственной среды. Формально вакансия привязана к Мемфису, но компанию устраивают кандидаты и из других частей США, кроме Аляски, Гавайев и территорий; при этом сотрудники, живущие в пределах 50 миль от кампуса FedEx, должны несколько раз в неделю выходить в офис, так что это не полностью удалённый формат.

По сути это роль про полный цикл: строить модели и конвейеры данных, доводить прототипы до промышленной эксплуатации, следить за задержками, дрейфом и надёжностью, встраивать ИИ-сервисы в более широкие бизнес-системы. По стеку запрос очень широкий: Python, Java или C++, базы данных, PyTorch или TensorFlow, LangChain или LangGraph, Docker, Kubernetes, облака и работа с API.

Вилка крупная: примерно от 8 007 до 18 150 долларов в месяц в зависимости от географии, плюс льготы и оплата обучения. Это хороший вариант для человека, которому интересны большие масштабы, строгие требования к качеству и спокойная корпоративная среда, но не подойдёт тем, кто ищет полную удалёнку и максимальную свободу экспериментов.

Откликнуться: ссылка

Инженер по ИИ — Goal Solutions

Goal Solutions нанимает инженера по ИИ в Сан-Диего с зарплатой 140–150 тысяч долларов в год. Роль находится внутри команды по работе с данными и бизнес-аналитикой, так что здесь ИИ нужен не ради красивой вывески, а для прикладных задач, которые влияют на операции, финансы и внутренние сервисы компании.

От кандидата ждут умения собирать приложения на базе машинного обучения и языковых моделей, поднимать конвейеры данных, работать с векторными базами, писать серверную часть на Python и языке запросов к базам данных, строить проверки качества и защитные ограничения. Из желательного — опыт с Voice AI, Docker, Kubernetes, облаками и регулируемыми отраслями.

Интересная часть здесь в том, что вакансия выглядит достаточно приземлённой и честной: понятная вилка, нормальный производственный фокус, много взаимодействия с соседними командами. Важное ограничение тоже названо прямо: компания не спонсирует и не переводит визы, так что для международных кандидатов это жёсткий стоп-фактор.

Откликнуться: ссылка

Инженер по искусственному интеллекту — Magic Media Group

Magic Media Group ищет человека под Южную Флориду и сразу предупреждает: нужны местные кандидаты с очным или гибридным форматом работы в округах Майами-Дейд, Бровард или Палм-Бич. Это не вакансия для человека, который хочет просто подправлять подсказки: компания отдаёт в руки уже работающий стек автономных агентов и хочет, чтобы новый инженер сделал его крепче, быстрее и масштабируемее.

Список задач здесь тяжёлый: логика оркестрации, память и состояние, расписания, защитные ограничения, наблюдаемость, локальный запуск моделей через Ollama, vLLM или llama.cpp, а ещё планирование вычислительного железа — графические ускорители, охлаждение, сеть и пропускная способность. Ждут сильный Python или Node.js/TypeScript, уверенную работу в Linux и Docker, а также практический опыт с агентными фреймворками вроде OpenClaw, Paperclip или Hermes Agent.

Это одна из самых содержательных ролей в сегодняшнем наборе: реальная архитектурная ответственность, много свободы и очень мало места, где можно спрятаться. Но и цена понятна — локальная привязка, высокий порог входа и ожидание, что вы одинаково уверенно разговариваете и про код, и про железо.

Откликнуться: ссылка

Инженер по машинному обучению — Raindrop

Raindrop ищет инженера по машинному обучению в Сан-Франциско с вилкой 150–250 тысяч долларов в год. Компания строит продукт с понятным и актуальным позиционированием: "Sentry для ИИ-агентов", то есть инструмент, который помогает замечать тихие сбои и странное поведение агентных систем в промышленной среде.

По описанию это ранняя команда с очень прикладным уклоном. Нужно масштабировать конвейеры, которые обрабатывают миллионы запросов в день, быстро улучшать качество, глубоко понимать проблемы клиентов и одновременно помогать формировать сам продукт. Компания отдельно пишет, что кандидат должен работать очно в Сан-Франциско или быть готовым переехать.

Если вам интересна наблюдаемость, надёжность и практическая эксплуатация ИИ-агентов, это, возможно, самая острая вакансия в подборке. Но это и типичная история ранней компании: высокий темп, много неопределённости и почти наверняка широкий круг задач далеко за пределами узкой специализации.

Откликнуться: ссылка

Если смотреть на подборку целиком, сегодня особенно заметен спрос на людей, которые умеют не просто собирать демонстрации, а делать рабочие ИИ-системы: с мониторингом, ограничениями, интеграциями и понятной эксплуатацией. Отдельно бросается в глаза, как часто компании уже ждут опыта именно с агентными сценариями, а не только с классическим машинным обучением.