Вакансии для ML-инженеров
Production ML и MLOps, а не промпты и не курсы по нейросетям.
Senior AI-инженер по автоматизации бизнес-процессов
Software Engineer AI-агенты
AI-инженер / Tech Lead
AI-инженер / технический со-основатель
Конструктор с ИИ-подсказками соберёт резюме за несколько минут.
AI-инженер по автоматизации и агентным workflow
Senior AI-разработчик C# JavaScript
Lead AI-инженер генеративных и агентных систем
AI & Automation Engineer
Fullstack-разработчик (Python, React)
AI-инженер по production AI-агентам
Full Stack разработчик TypeScript/Vue
AI-инженер по LLM-агентам и GenAI
Lead CTO / технический лид AI healthtech
Data Annotation Specialist, Safety
AI-инженер по агентным системам и автоматизации
Staff Frontend-инженер по визуализации данных
Lead AI-архитектор / Forward Deployed AI
Senior Engineering Manager, архитектура облачных платформ
Staff AI-инженер платформы агентов
Staff AI-исследователь, поиск и ранжирование
Lead ML-инженер по голосовым AI-агентам
System Engineer — GPU-инференс и низкоуровневая оптимизация
Infrastructure / Platform Engineer
Application Security Engineer — безопасность GenAI
Инженер-руководитель AI-платформы
Senior AI-инженер по генерации видео и изображений
Системный аналитик AI/ML, антифрод
C#/.NET-разработчик, CRM и интеграции
Python-разработчик Middle+/Senior: интеграции и обработка данных
ML-инженер: о направлении
Ищете работу ML-инженером? Здесь собраны вакансии для тех, кто обучает, дообучает и выводит модели в продукт, а не пишет промпты к готовой модели. Можно найти роли в production ML и MLOps, в том числе удалённо. Курсы, ассистенты и вайбкодинг в эту подборку не входят.
Показать подробнееСкрыть
ML-инженер на этой странице — про модели как инженерный объект: данные, обучение, оценка качества, инференс и сопровождение в проде. Это не работа промпт-инженера и не вакансии «научить нейросеть с нуля» в смысле общего обучения пользователей.
В ленте обычно встречаются люди, которые уже работали с пайплайнами, экспериментами и выводом модели в сервис. Где-то сильнее исследовательская часть, где-то — MLOps и надёжность. Общее требование одно: модель должна работать не только в ноутбуке.
Если вы собираете RAG и агентов над готовыми LLM, сначала смотрите разработку ИИ-агентов или AI-ассистентов. Если нужен классический backend без обучения моделей, лучше веб-разработка. Промпт-инжиниринг — соседняя профессия: там качество ответов и продуктовые сценарии модели, а не веса и пайплайн обучения.
Подборка живая: новые роли появляются вместе с общей лентой. Фильтры помогают отсечь офис или слабую вилку, а конкретные фреймворки лучше смотреть на страницах пересечения, чтобы эта категория оставалась запросом «работа ML-инженером».