Сегодня в фокусе четыре свежие вакансии, где ИИ не висит ярлыком на обычной разработке, а встроен в основную работу команды: продажи и операционные процессы у Samsara, корпоративное здравоохранение у CVS Health и прикладная финансовая аналитика у RG&T Solutions. Ниже — по сути то, что полезно знать ещё до открытия формы отклика.

Senior AI Engineer, Platform — Samsara

Samsara строит продукты для подключённых операций в физическом мире: транспорт, автопарки, оборудование, безопасность, полевые команды. Эта роль удалённая по США, с базовой вилкой 127 330–214 000 долларов, и сидит внутри Revenue Operations AI & Data Team — то есть ближе к внутренним прикладным системам роста, чем к лабораторным экспериментам.

По описанию, работа будет вокруг производственных генеративных систем для продавцов и команд выручки: инструменты персонализации, помощники для продаж, ускорение внутренних процессов и платформенный слой для таких сценариев. Это выглядит как позиция для человека, который одинаково спокойно относится и к качеству модели, и к тому, что потом всё это надо внятно встроить в живой контур бизнеса. Хороший вариант для сильного инженера, которому интересны прикладные ИИ-системы с понятным измеримым эффектом. Следить стоит за тем, насколько эта роль на самом деле платформенная, а насколько быстро превратится в постоянную поддержку внутренних запросов от коммерческих команд.

Откликнуться: ссылка

Machine Learning Engineer — CVS Health

CVS Health ищет инженера машинного обучения в Irving, Texas, с возможностью удалённой работы и зарплатой 96 034–144 200 долларов в год. Это вакансия не про исследование ради исследования, а про доставку моделей в работу: построение, развёртывание и мониторинг AI/ML-систем, автоматизация процессов, работа с данными для бизнес-решений и плотная связка с инженерами данных, дата-сайентистами и менеджерами продукта.

Из требований видно, что нужен человек с хорошей инженерной дисциплиной: магистратура и минимум два года релевантного опыта, CI/CD, Jenkins, Git, Java или Python или Node.js, JavaScript, REST и SOAP, MySQL, SAS или SQL, тестирование, устранение сбоев и продакшен-развёртывания. Для кандидата это хороший знак, если нравится прикладное корпоративное машинное обучение, где важны не только модели, но и нормальная поставка в эксплуатацию. Возможный минус простой: роль явно корпоративная и процессная, так что тем, кто ищет более исследовательскую или стартапную среду, здесь может не хватить свободы.

Откликнуться: ссылка

Staff Machine Learning Engineer — CVS Health

У той же CVS Health есть и более старшая вакансия в Richardson, Texas, тоже с возможностью удалённой работы, но уже с очень широкой вилкой 118 893–288 400 долларов в год. Здесь ожидания заметно выше: не только строить и сопровождать модели, но и проектировать решения целиком, переобучать алгоритмы, сравнивать подходы по статистическим метрикам, вести разговор с бизнесом и менторить младших инженеров.

По стеку это уже тяжёлая корпоративная машина: Java, Python, SQL, Hadoop или HDFS, Oracle, Teradata или DB2, Azure, AWS или GCP, Spark, PySpark или Scala, ETL, хранилища данных, оптимизация запросов и отдельное требование понимать конфиденциальность и совместимость медицинских данных. Если вам интересны большие регулируемые системы, это сильная вакансия с реальным масштабом и ответственностью. Если же хочется роли, где половина времени уходит на быстрые прикладные эксперименты с новыми моделями, стоит помнить, что здесь основная ценность, скорее всего, в устойчивой платформенной инженерии и согласованности с внутренними стандартами.

Откликнуться: ссылка

Remote Equity Research Analyst - AI Trainer — RG&T Solutions

Самая нестандартная вакансия в этой четвёрке — полная занятость у RG&T Solutions, формально привязанная к Star, Idaho, но описанная как удалённая, с оплатой 50–60 долларов в час. Это гибрид роли аналитика и специалиста по обучению ИИ: исследование компаний и технологий в сфере ИИ на финансовых рынках, поиск инвестиционных идей, обучение и донастройка моделей для улучшения прогноза, мониторинг новостей отрасли и подготовка отчётов с рекомендациями.

Нужны сильное аналитическое мышление, финансовое моделирование, анализ данных, опыт с обучением ИИ, машинным обучением и управлением данными, плюс хорошее письмо и способность работать самостоятельно. Вакансия интересна тем, кто хочет быть ближе к прикладному использованию ИИ в финансовой разведке, а не в продуктовой разработке для конечного пользователя. Но и риск здесь понятный: если вам важнее инженерная глубина, чем исследовательская и инвестиционная логика, роль может оказаться слишком смещённой в аналитику рынка.

Откликнуться: ссылка