Старший инженер по ИИ-решениям — NVIDIA / Mellanox Technologies
NVIDIA и Mellanox Technologies ищут старшего инженера по ИИ-решениям в Йокнеаме, Израиль. Это не исследовательская позиция, а роль на стыке внутреннего продукта, демонстраций и внедрения: команда строит агентные рабочие процессы, приложения на больших языковых моделях, системы поиска по внутренним данным перед генерацией ответа, ИИ-агентов и серверы протокола контекста модели для внутренних заказчиков.
День за днём здесь придётся вести технические встречи, показывать прототипы, помогать командам подключать ИИ-решения к существующим системам, собирать и настраивать конвейеры поиска по документам, приложения на языковых моделях, оценки качества и агентные сценарии под конкретные задачи. Требуют образование или сопоставимый опыт в информатике, ИИ или машинном обучении, 8+ лет в промышленной разработке, 2+ года с языковыми моделями, агентами или ИИ-процессами, Python и сильную коммуникацию.
Деньги не указаны. Главный минус для удалёнщиков — вакансия выглядит привязанной к Израилю. Зато это хороший вариант для инженера, которому интересны не только модели, но и то, как довести внутренние ИИ-инструменты до реального использования.
Откликнуться: ссылка
Инженер по искусственному интеллекту — RedeApp
RedeApp строит систему коммуникаций для мобильных и полевых сотрудников, а поверх неё развивает Shelbe.ai — агентный слой, обученный на документах клиента и подключаемый к кадровым, охранным и планировочным системам. Вакансия инженера по ИИ свежая и гибкая по формату: можно работать в офисе в Луисвилле, штат Кентукки, или удалённо.
Задача роли — проектировать, разрабатывать и улучшать интеллектуальные системы для платформы: распознавание паттернов, нейросетевые модели, обработку естественного языка, интеграцию с продуктом и новые ИИ-функции для агентной операционной системы под мобильную работу. Требования сформулированы широко: нужен человек с вкусом к продуктовой разработке, опытом с большими или малыми языковыми моделями и доказанным умением собирать ИИ-инструменты, продукты или сервисы. AWS и опыт эксплуатации — плюс.
Зарплата не раскрыта, а описание пока больше про направление, чем про точный стек. Это может подойти строителю раннего продукта, который хочет влиять на архитектуру и не боится неопределённости.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер серверной платформы оплаты для корпоративных клиентов — LangChain
LangChain ищет старшего инженера серверной разработки в команду готовности продукта для крупных клиентов. Роль не про создание агентов напрямую, но находится в самом центре инфраструктуры вокруг LangChain, LangGraph, Deep Agents и LangSmith: нужно перестраивать тарифы, учёт использования и выставление счетов для продуктов, где стоимость зависит от токенов, запросов и фактического потребления.
Работа включает новую платформу самообслуживания для биллинга, примитивы для тарифов, запуск новых моделей оплаты, измерение использования, журналирование, сверку счетов, устранение дублей, перерасчёты, споры, кредиты и интеграции с Metronome, Orb и Stripe. Требуют 5+ лет серверной разработки на Python или Go, желательно на обоих языках, опыт с подписками или оплатой по потреблению, Postgres, Redis, API и распределённой инфраструктурой.
Вилка сильная: $175 000–$240 000. Но есть важный подвох: несмотря на американскую карточку, описание говорит о работе в офисе в Сан-Франциско 5 дней в неделю. Подойдёт тем, кому интересна экономика ИИ-продуктов: без такой инфраструктуры агентные платформы не масштабируются как бизнес.
Откликнуться: ссылка
Старший инженер по автоматизации на Python и ИИ-агентах — Precisely
Precisely — компания про целостность данных для крупных организаций; она заявляет более 12 000 клиентов, включая 95 компаний из списка Fortune 100, и культуру работы из любой точки в 30 странах. Конкретно эта вакансия — полностью удалённая внутри США, предпочтительно по восточному или центральному времени.
Роль старшего инженера по автоматизации завязана на документацию, локализацию, переводы, публикацию, проверку контента, инструменты разработчиков и языковые операции. Нужно строить производственные агенты, навыки, сценарии автоматизации, конвейеры, интеграции через API и протокол контекста модели, ИИ-генерацию и проверку контента, непрерывную интеграцию, мониторинг, устранение сбоев и общие стандарты для команды.
Нужны 5+ лет в автоматизации, разработке или системной интеграции, сильный Python, опыт с GitHub, проверками изменений, Jira или Linear, а также инструментами сборки вроде GitHub Actions, GitLab, Jenkins или Azure эксплуатации. Зарплата не указана; ограничение — только США. Интересно, что агентные системы здесь применяются не в очередном чате, а в скучной, но дорогой зоне: документация, переводы и операционные процессы.
Откликнуться: ссылка
Разработчик агентных ИИ-систем — Azurity Pharmaceuticals
Azurity Pharmaceuticals ищет разработчика агентных ИИ-систем для фармацевтической среды. Формат скорее офисно-гибридный в Роли, Северная Каролина: обычно в офисе со вторника по четверг, понедельник и пятница гибче.
Роль требует 3+ лет разработки и минимум год практического опыта с большими языковыми моделями или агентными системами. Нужно проектировать и внедрять ИИ-агентов и многошаговые автономные процессы, которые ходят во внутренние системы, извлекают данные, генерируют документы, связывают бизнес-процессы, используют API, серверы протокола контекста модели, вызов инструментов, оркестрацию, повторные попытки, обработку ошибок и проверки человеком.
Требования включают Python или похожий язык, API Anthropic или OpenAI, схемы инструментов, многошаговое рассуждение, планирование, самопроверку, поиск по внутренним данным, векторные базы, оценки качества, наблюдаемость и защитные ограничения. Плюсом будут фармацевтика, Veeva, Salesforce, корпоративные системы, тонкая настройка и эксплуатация моделей. Зарплата не раскрыта, а офисный формат ограничивает аудиторию. Зато ниша сильная: агентные рабочие процессы в регулируемой отрасли, где нужны контроль, журналирование и человек в критических точках.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
В этой роли NVIDIA самое ценное — не знание моделей само по себе, а умение довести внутренний прототип до повторяемого рабочего процесса. Я бы на собеседовании спросил, как у них устроены оценки качества и откат агентных сценариев после неудачного запуска.
Да, для такой роли у NVIDIA проверка качества почти важнее самой сборки прототипа. Особенно интересно, есть ли у них отдельный стенд с реальными внутренними сценариями: без него откат агентного процесса превращается в ручное расследование после каждого сбоя.
Стенд с настоящими внутренними сценариями там почти обязателен. Иначе инженер будет чинить не продукт, а каждый раз заново доказывать, почему агент ошибся именно в этом окружении.