Сегодня в подборке четыре сильные роли для тех, кто хочет работать не вокруг красивых демонстраций, а вокруг реальных моделей, данных и эксплуатации. Здесь есть и очень старшие позиции с влиянием на архитектуру, и более прикладная инженерия на стыке моделей, платформы и продуктовой команды.

Ведущий или старший ведущий инженер-программист в ИИ-страховании — EvolutionIQ

EvolutionIQ, входящая в CCC Intelligent Solutions, развивает ИИ-продукт для страховых клеймов и ищет инженера почти уровня технического руководителя. По сути это роль для человека, который умеет связывать продукт, платформу и данные: компанию интересует переход от привычных конвейеров данных к событийным агентным системам, которые обрабатывают десятки миллионов неструктурированных документов.

По стеку и опыту ждут очень сильного многопрофильного инженера: SQL, моделирование данных, Python, Java или Scala, хранилища вроде BigQuery, Snowflake или Redshift, а также инструменты для конвейеров данных наподобие Dagster, Airflow и dbt. Дополнительно важны понимание векторного поиска, поиска по внутренним знаниям, умение писать продуктовые требования и влиять на техническую стратегию. Зарплата высокая даже по меркам рынка: 275–300 тысяч долларов базой, плюс годовой бонус и акции с отложенным получением.

Это вариант для инженера, которому мало просто писать сервисы вокруг модели: здесь нужно влиять на устройство всей системы и на то, как ИИ помогает страховым процессам работать в масштабе. Ограничение одно, но важное: база в Нью-Йорке с регулярным присутствием в офисе, хотя компания готова переводить действующую визу внутри США.

Откликнуться: aijobs.com

Ведущий инженер машинного обучения — SmarterDx

SmarterDx строит клинический ИИ-продукт для здравоохранения и ищет очень сильного инженера машинного обучения, который сможет развивать общий инженерный слой сразу для нескольких продуктов. Это не роль про один узкий эксперимент: от человека ждут архитектуру переиспользуемых компонентов, инженерные стандарты и наставничество для команды.

Требования плотные: 10+ лет опыта, сильные Python и SQL, полный производственный цикл моделей, облака с уклоном в AWS, инженерия данных и лидерство в гибкой продуктовой среде. По инструментам перечислены PyTorch или TensorFlow, pandas или Polars, Airflow, Snowflake, dbt, MLflow, SageMaker, Terraform и Kubernetes. Отдельным плюсом считают производственные системы с большими языковыми моделями, открытый код и знание выставления медицинских счетов в больничной среде.

Для кандидата главный плюс здесь — полностью удалённый формат внутри США и очень достойная вилка 230–250 тысяч долларов базой. Это хорошая роль для человека, который хочет сочетать инженерную глубину, влияние на архитектуру и понятную прикладную пользу в медицинской сфере.

Откликнуться: aijobs.com

Инженер машинного обучения — Sift

Sift развивает антифрод-платформу, которая обучает и переобучает модели на потоке более чем из триллиона поведенческих событий. Это уже история не про лабораторную точность в вакууме, а про низкую задержку, устойчивость и постоянную адаптацию моделей под каждого продавца.

В работе будут онлайн-модели, ансамбли, глубокое обучение, трансформеры, графовые модели, генерация признаков из временных рядов и эксплуатация распределённых конвейеров. Ищут инженера с 4+ годами производственного опыта, Java или Scala для боевого серверного слоя, Python для анализа и прототипирования, а также опытом с Databricks, Spark, Flink или Hadoop и нереляционными хранилищами вроде Bigtable. Плюсом будут Kafka, Docker, Kubernetes и опыт в борьбе с мошенничеством или в системах управления риском.

Зарплатная вилка для этой роли в США — 140–190 тысяч долларов. Формат не максимально прозрачен: компания пишет, что удалёнка или гибрид возможны в зависимости от команды, так что этот пункт лучше уточнять сразу. Роль подойдёт тем, кому интересны высоконагруженные системы машинного обучения, антифрод и работа на инженерном стыке моделей и распределённой инфраструктуры.

Откликнуться: aijobs.com

Инженер машинного обучения — Faculty

Faculty — британская компания по прикладному ИИ, которая с 2014 года внедряет человеко-центричные ИИ-решения и уже работала более чем с 350 клиентами. В этой роли нужно доводить модели до производственного состояния, строить переиспользуемую инфраструктуру машинного обучения и решать задачи ритейла и потребительского сектора: спрос, персонализация, ценообразование, маркетинговая оптимизация и управление запасами.

Ожидания понятные: сильный Python, полный жизненный цикл машинного обучения, опыт со Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch, облака AWS, Azure или GCP, Docker и Kubernetes. Отдельно указана готовность участвовать в дежурствах. По деньгам вакансия выглядит сильно для Лондона: 100–112 тысяч фунтов в год, плюс частная медицина, стоматология, расширенный отпуск для родителей и возможность обсуждать неполную занятость.

Эта роль подойдёт инженеру, которому нравится прикладной ИИ с близостью к бизнес-результату, но без ухода в сугубо исследовательскую работу. Формат гибкий и гибридный, так что вакансия особенно интересна тем, кто хочет сочетать сильную прикладную задачу с более человечными условиями, чем у типичного жёсткого консалтинга.

Откликнуться: aijobs.com