AI/ИИ-инженер вакансии для джунов
754+110 новых источниковНа этой странице агрегируются junior-вакансии и стажировки из различных источников: hh.ru, Habr Career, LinkedIn, Telegram-каналы и многие другие
Data Engineer
Data Scientist (Pricing)
ML / Computer Vision Developer
Data Engineer в команду CDP
Разработчик AI агентов
Data Scientist
ML Engineer
Full-stack AI Engineer
Data Engineer Intern / Junior (US Projects)
AI-инженер по автоматизации / AI-generalist
AI Engineer (AI Marketing)
AI-разработчик / AI Automation Engineer
MLOps Engineer
Стажер Data engineer/SQL разработчик
Full-stack AI Engineer
Бизнес аналитик n8n, ai/ AI Solutions Engineer / AI Automation Specialist
AI Engineer ComfyUI
Data-аналитик/Data Scientist по цифровым технологиям аудита
ETL-разработчик / Data Integration Engineer / Разработчик интеграций
к 1200 вакансиям и стажировкам
без ограничений.
Чтобы получить полный доступ,
вам необходимо зарегистрироваться.
Кто такой AI-инженер и как им стать
AI-инженер (ИИ-инженер) — специалист, который встраивает модели искусственного интеллекта в продукты: LLM-интеграции, RAG-системы, чат-боты, обработка изображений и речи. В отличие от ML-инженера, AI-инженер чаще работает с готовыми моделями через API — GPT, Claude, GigaChat, YandexGPT — чем обучает собственные.
Это самая молодая инженерная профессия в IT: массовые вакансии появились после взрыва LLM. Порог входа ниже классического ML — сильная разработка на Python или TypeScript и умение работать с промптами, эмбеддингами и векторными базами часто важнее глубокой математики. Смежная точка входа для джунов — AI-тренер и разметка данных для обучения моделей.
Здесь собраны junior-вакансии и стажировки AI-направления: LLM-разработка, NLP, computer vision. Список пополняется автоматически с hh.ru, Habr Career и из Telegram-каналов компаний.
Частые вопросы
- Чем AI-инженер отличается от ML-инженера?
- ML-инженер обучает и деплоит собственные модели; AI-инженер строит продукты поверх готовых — LLM через API, RAG, агенты. Навыки пересекаются, но AI-роль ближе к продуктовой разработке. Подробное сравнение — на странице «ML Engineer vs AI Engineer» в разделе сравнений.
- Что учить, чтобы стать AI-инженером?
- Python, работа с LLM-API, эмбеддинги и векторные базы, RAG-архитектура, основы промпт-инжиниринга. Из теории — базовое понимание, как устроены нейросети и трансформеры. Инженерная база обязательна: git, Docker, проектирование API.
- Берут ли AI-инженеров без опыта?
- Ниша молодая, и формальных требований к стажу здесь меньше, чем в классическом ML. Пет-проект уровня «RAG-бот по собственной базе знаний» на собеседовании весит больше сертификатов. Стажировки и junior-позиции появляются в этом разделе по мере выхода — следите за обновлениями.
