Сегодня в подборке три очень разные роли: одна про деньги и прикладные модели для рекомендаций, одна про дорогую аналитическую экспертизу для рынка кибербезопасности, и одна про внедрение AI/ML в тяжёлые страховые и медицинские процессы. Общая нить простая: работодатели ищут не людей для красивых демонстраций, а тех, кто умеет доводить модели до полезного результата в реальном бизнесе.

Старший дата-сайентист — Kard

Kard строит инфраструктуру на стыке финансовых сервисов, продавцов и программ вознаграждений по банковским картам. Это удалённая по США роль для человека, который умеет связывать модели с выручкой, удержанием и ростом конверсии, а не просто улучшать качество на тестовом наборе.

По содержанию работа завязана на персонализацию, ранжирование и таргетинг для card-linked offers: большие транзакционные и событийные данные, причинно-следственный анализ, A/B-проверки, а затем доведение решений до пакетного и почти мгновенного скоринга, хранилищ признаков и наблюдения за качеством. В требованиях прямо названы Python, SQL, recommendation и ranking-задачи, статистика, causal inference, Spark, Airflow, dbt и облачные платформы. Вилка сильная и прозрачная — 160–200 тысяч долларов в год; из плюсов также remote-first по США, flexible PTO, 401(k), страховка, компенсация домашнего рабочего места и выезды команды. Это хороший вариант для сильного прикладника, который хочет работать на пересечении ML и бизнес-эффекта, но без академической абстракции.

Откликнуться: ссылка

Старший директор-аналитик по agentic AI в инфраструктурной кибербезопасности — Gartner

Gartner ищет удалённого по Северной Америке аналитика очень высокого уровня, который будет вести тему автономных AI-агентов в инфраструктурной кибербезопасности. Это уже не инженерная сборка руками, а роль публичного эксперта: писать ключевые аналитические материалы, разбирать рынок, консультировать руководителей компаний и выступать перед клиентами и на отраслевых площадках.

Нужен человек с 12+ годами в инфраструктурной кибербезопасности или защищённых сетях, который понимает и рынок поставщиков, и реальные риски агентных систем: prompt injection, agent hijacking, tool poisoning, автоматизацию обнаружения угроз, реагирования на инциденты и управления уязвимостями. В описании перечислены крупные вендоры вроде Palo Alto Networks, Netskope, Fortinet, Cisco, Zscaler, CrowdStrike, SentinelOne и Microsoft. Деньги тоже указаны прямо: 172–202,5 тысячи долларов базовой части плюс бонусы, match в 401(k) и оплачиваемый отпуск; при этом нужно быть готовым к поездкам до 25%. Вакансия интересная, если вам ближе влияние на рынок и работа с руководителями, чем ежедневная разработка моделей.

Откликнуться: ссылка

Старший AI/ML-инженер — Intellivo

Intellivo работает в сфере возврата страховых выплат и помогает крупным медицинским страховым планам и страховщикам находить деньги, которые можно вернуть через суброгацию. Формально роль удалённая, но компания отдельно даёт понять, что кандидаты рядом с Мемфисом предпочтительны, так что полная географическая свобода здесь ограничена.

По сути это прикладная продуктовая позиция для инженера, который сможет писать production-grade Python и строить пайплайны вокруг документов, электронной почты, сопоставления сущностей, скоринга и обогащения данных. В стек и ожидания включены Python, SQL, трансформеры, открытые и коммерческие foundation models, LangChain, LangGraph, SageMaker, H2O, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Azure ML, Azure AI Foundry, Azure OpenAI, RAG, MLOps и synthetic data. От кандидата хотят 5+ лет опыта, а дополнительным плюсом будет опыт с healthcare или insurance data. Вакансия выглядит сильной для тех, кто хочет реального продакшена и заметного влияния на продукт, но надо быть готовым к регулируемой среде, чувствительным данным и всем ограничениям работы рядом с PHI.

Откликнуться: ссылка