Новая вакансия в израильском хайтеке: AI-менеджеры с зарплатой до 90 тысяч шекелей

Волны увольнений в хайтеке продолжаются, и компании, как это произошло на этой неделе с Pantera, признают, что искусственный интеллект и изменение характера работы играют в этом значительную роль. Если вы просматривали вакансии в хайтеке в последнее время, вы наверняка заметили, что приставка «AI» добавляется почти к каждой должности. Но что является самой высокопоставленной ролью в этой сфере? Знакомьтесь: VP AI, вице-президент по искусственному интеллекту. Хай-тек компании в Израиле назначают профильных AI-менеджеров для руководства масштабными изменениями в компании: от продукта и разработки до обслуживания клиентов, операционной деятельности, найма и оплаты труда.

Зив Пелед, Chief AI and Customer Officer в AppsFlyer, вступил в должность CAIO в прошлом году после более чем 12 лет работы в компании. Он присоединился к AppsFlyer в октябре 2013 года в качестве седьмого сотрудника и построил организацию Customer Success с двух человек до глобальной структуры из примерно 180 сотрудников в более чем 20 офисах по всему миру. В процессе он также два года занимал должность VP Product, до конца 2019 года. Сегодня он совмещает две должности: руководство трансформацией AI в компании и ответственность за организацию Customer Success.

«Мандат, который я получил от генерального директора Орена Каниэля, — возглавить трансформацию AI во всей компании, при этом цель состоит в том, чтобы стать компанией AI Native», — говорит Пелед изданию mako.

В рамках своей должности Пелед концентрирует под своим началом всю операционную и бизнес-деятельность компании — сферы ответственности, которыми ранее управлял операционный директор (COO). Это включает управление цепочкой деятельности от начала до конца, от этапа установления контакта с клиентом до фактического получения оплаты, наряду с отделами маркетинга и продаж, финансов и оптимизации вычислительной инфраструктуры с помощью искусственного интеллекта (AIOps). Его повседневная работа сосредоточена на разработке автономных AI-агентов и возможностей автоматизации, адаптированных для сотрудников, создании внутренних платформ и подготовке «AI-амбассадоров», которые возглавят изменения в каждом отделе. Параллельно он отвечает за оценку поставщиков и новых инструментов на рынке, измерение степени использования и продуктивности инструментов в компании, а также за перепроектирование управленческих рабочих процессов.

Пелед рассказывает, что AppsFlyer внедрила корпоративную версию Claude (Claude Enterprise) в качестве основного рабочего инструмента компании, процесс начался с примерно 600 сотрудников отделов маркетинга и продаж и впоследствии расширился на всех сотрудников. Практическое использование инструмента проявляется во внутренней системе распознавания клиентов, которая собирает информацию из 16 источников данных и предоставляет продавцам сфокусированную бизнес-картину перед встречами, наряду с ежедневными сводками информации, которые автоматически генерируются для руководителей. Кроме того, каждый сотрудник в организации может самостоятельно запускать автоматизированные процессы и заранее определенные возможности — шаги, которые, по словам компании, значительно сокращают время подготовки к встречам, улучшают качество принятия решений и ускоряют время реагирования на запросы клиентов.

Чтобы идти в ногу с новыми инструментами, Пелед описывает сочетание полевых исследований, оценок поставщиков, внутренних бенчмарков и сообщества AI Champions, которое приносит знания с мест. По его словам, он недавно вернулся из поездки в США, которая включала около 30 структурированных встреч с компаниями AI Native и стратегическими клиентами. «Идем ли мы в ногу? Это гонка, но наш подход заключается не в том, чтобы гнаться за каждым инструментом, а в том, чтобы создать организационную способность быстро учиться», — говорит он.

На вопрос о том, как AI влияет на найм, Пелед отвечает, что AppsFlyer продолжает нанимать сотрудников и не сокращала штат в этом году. Что изменилось, по его словам, так это процесс мышления перед открытием вакансии: может ли AI удовлетворить потребность и какой человеческий профиль действительно требуется для этой должности. «Наша цель — не заменить людей на AI, а расти умнее, чтобы каждый сотрудник делал больше, с большим влиянием», — говорит он.

Д-р Наоми Онколос-Шпигель с факультета программной инженерии Академического колледжа инженерии «Брауде» в Кармиэле объясняет, что само появление этих должностей является признанием того, что внедрение AI в организации — это не разовый технологический проект. «Сегодня AI — это уже не просто технический вспомогательный инструмент, он становится companion, спутником, который сопровождает сотрудника как в личном пространстве, в принятии решений и мышлении, так и в командном пространстве, в сотрудничестве и совместной работе», — говорит она.

По ее словам, главная проблема при внедрении AI заключается не в выборе модели, а в адаптации использования для разных людей в организации. Старший менеджер, разработчик и представитель службы поддержки клиентов нуждаются в разных уровнях доступа, адаптированных промптах и различных сценариях использования. «Без этой дифференциации любое внедрение сталкивается с сопротивлением, явным или скрытым, или с поверхностным использованием», — говорит Онколос-Шпигель. Успешный VP AI — это тот, кто умеет сопоставить организационные требования, определить, как AI в качестве личного спутника сочетается с командным функционированием, и построить адаптированные пути внедрения вместо единого подхода, который не подходит никому.

Зарплата также соответствует уровню. Ницан Рон, генеральный директор MostWanted, специализирующейся на поиске и найме руководителей, говорит, что должность VP AI знаменует собой новый этап революции искусственного интеллекта. По его словам, если два-три года назад компании искали в основном экспертов по AI и менеджеров по инновациям, то сегодня все больше организаций ищут руководителей, которые умеют связывать стратегию, продукт, данные, разработку и руководство, превращая AI в бизнес-преимущество.

Зарплата также соответствует уровню. По словам Рона, в компаниях уровня Enterprise пакеты вознаграждения для должностей VP AI обычно варьируются от 75 до 90 тысяч шекелей брутто в месяц, в компаниях уровня Scale-up — от 58 до 72 тысяч шекелей, а в стартапах — от 46 до 65 тысяч шекелей, помимо опционов, акций и бонусов. Тем не менее, по его словам, в мире руководителей таблицы зарплат — это в основном фоновый шум: окончательный пакет определяется на основе зарплаты и структуры вознаграждения кандидата на его последней должности, а также в соответствии со стратегической ценностью, которую он, как ожидается, принесет организации.

«Самые востребованные кандидаты — это не обязательно исследователи AI или специалисты по Machine Learning», — говорит Рон. В большинстве случаев это старшие менеджеры, которые выросли из миров разработки, продукта, данных или технологий и в последние годы возглавляли значительные внедрения искусственного интеллекта в организациях. В конечном счете, компании ищут меньше эксперта по технологиям и больше лидера, который умеет вовлекать людей, строить стратегию и превращать возможности AI в измеримую бизнес-ценность.

Литаль Ярон, генеральный директор iLeadx, говорит, что в последние месяцы фиксируется высокий спрос на такие должности, как менеджеры по разработке AI-продуктов, вице-президенты по продукту и VP AI, наряду с ростом диапазонов зарплат. По ее словам, в Израиле эти должности сегодня оцениваются примерно в 60-65 тысяч шекелей в месяц, а в компаниях, работающих также на международной арене, предложения приближаются к 75-85 тысячам шекелей.

Ярон говорит, что почти во всех этих вакансиях сегодня появляется требование опыта в Agentic AI, то есть в автономных AI-агентах. Компании ищут менеджеров по продукту, которые умеют подключать API, возглавлять первоначальные пилоты, управлять рисками и понимать архитектуру системы. Однако, по ее словам, только около 15% компаний на данный момент достигли полного внедрения агентного AI в продакшн, и большинство из них все еще находятся на стадиях пилота. Те, кто уже видит реальный возврат инвестиций, видят его в основном в оптимизации внутренних процессов и экономии затрат, в то время как коммерциализация технологии для конечных клиентов все еще находится в зачаточном состоянии.

«Компании, которые ищут пять лет конкретного опыта, обращаются к рынку, на котором его еще не существует», — говорит Ярон. По ее словам, умные компании смотрят на менеджеров по продукту, которые приходят из миров Internal Tooling, автоматизации и DevTools, и оценивают кандидатов также по потенциалу и направлению развития, а не только по точному соответствию каждому пункту в описании вакансии.

Шломит Лавин, VP AI в компании Navina, пришла на эту должность из мира исследований, с опытом, сочетающим поведенческие науки и компьютерные науки, а затем Data Science и разработку AI-продуктов. По ее словам, последние 15 лет она занимала руководящие должности в сферах исследований, Data Science и AI. Она присоединилась к Navina в ноябре 2025 года в качестве VP AI после многих лет управления организациями Research и Data Science и разработки AI-продуктов в технологических компаниях.

Лавин говорит, что должность в Navina была изначально создана с двумя «шляпами»: руководство инновациями и AI в продукте, наряду с руководством изменениями в том, как сама компания использует AI. По ее словам, эта связь родилась из понимания Ши, технического директора (CTO) и основателя компании, что для разработки хороших AI-продуктов исследователи и инженеры AI должны быть также искушенными пользователями технологии и понимать, как она меняет рабочие процессы, принятие решений и определение продуктов.

«Самый простой способ описать эту должность — она соединяет две оси: AI в продукте и AI внутри компании», — говорит Лавин. На оси продукта Navina использует AI для обработки больших объемов разрозненной медицинской информации и превращения ее в доступную, актуальную и понятную клиническую картину для врача. Внутри компании, по ее словам, AI используется в разработке программного обеспечения, исследованиях, анализе данных, резюмировании встреч, подготовке документов, обслуживании клиентов и внутренних рабочих процессах.

Лавин подчеркивает, что в медицине цель состоит не в том, чтобы модель принимала медицинское решение вместо врача, а в том, чтобы предоставить ему актуальную информацию, выделить важные связи и позволить ему уделить больше времени самому суждению. Поэтому большая часть ее работы посвящена механизмам измерения и контроля: как оценивать качество, что требует человеческого одобрения, где можно позволить больше автономии и как связать использование AI с бизнес-целями компании.

В Navina также создали группу AI Champions с представителями из разных отделов, которая проверяет новые инструменты, делится знаниями, выявляет актуальные варианты использования и помогает сотрудникам учиться и достигать бизнес-целей с помощью AI. Кроме того, компания развивает должности и процессы вокруг трансформации, включая AI Transformation Lead, призванную помочь командам фактически изменить способ их работы.

Одно из направлений, в которые Navina инвестирует сегодня, — это создание инфраструктуры для агентов и автоматизированных процессов, наряду с человеческим контролем в критических узлах. Лавин описывает, например, будущий сценарий, в котором неисправность, поступающая от клиента, автоматически переводится в задачу разработки, проходит исследование, получает предложение по исправлению кода и проверяется перед выпуском новой версии. По ее словам, компания еще не позволяет такой процесс от начала до конца без контроля, но уже оптимизировала его части, и цель состоит в том, чтобы постепенно соединять этапы, сохраняя человеческое одобрение в нужных местах.

«Самое значительное улучшение — это способность быстрее перейти от описания потребности к первичному продукту, который можно протестировать, улучшить и внедрить», — говорит Лавин. Вместо того чтобы начинать каждую задачу с чистого листа, сотрудники могут использовать AI для создания черновика, анализа данных, предложения решений, написания первичного кода или резюмирования сложного материала. По ее словам, человеческое исполнение не исчезает, но центр тяжести смещается: по мере того как AI берет на себя больше технического исполнения, от сотрудников требуется быть лучше в определении проблемы, понимании контекста, коммуникации и критике результата.

В компании кибербезопасности Cycode, которая недавно назначила VP AI & ML, также рассматривают эту должность как часть изменений в управленческом звене. Мор Розенштейн, менеджер по персоналу в компании, говорит, что революция опирается не только на передовые алгоритмы.

«Размещение профессиональных и технологических лидеров в области AI на уровне высшего руководства — это уже давно не привилегия, а стратегическая необходимость, которая отражает приверженность созданию независимого и передового исследовательского подразделения мирового уровня», — говорит она. По ее словам, должность требует сочетания исследовательской и технологической глубины с лидерством и культурой инноваций, и влияет на продукт, команду и компанию в целом.

Рони Гурвиц, VP AI&ML в Cycode, добавляет, что его роль заключается в том, чтобы возглавить переход компании от платформы AppSec, предоставляющей инструменты специалистам по безопасности, к платформе, где AI-агенты выполняют для них все большую часть работы. По его словам, команды безопасности по-прежнему определяют политику и границы, но часть процесса уже переходит к автоматизации.

«На практике специалисты по безопасности вынуждены просматривать тысячи находок, понимать, что действительно важно, и преследовать команды разработки, чтобы убедиться, что они устранены», — говорит Гурвиц. По его словам, AI-агенты могут проверить, действительно ли уязвимость поддается эксплуатации, приоритизировать ее соответствующим образом, а в подходящих случаях также создать исправление и открыть Pull Request.

Гурвиц говорит, что команда AI в Cycode построила инфраструктуру, которая позволяет продуктовым командам разрабатывать агентов, давать им инструменты для выполнения задач самостоятельно и строить механизмы обратной связи, которые улучшают производительность с течением времени. Наряду с этим, по его словам, были разработаны механизмы безопасности, призванные убедиться, что ответы агентов обоснованы, поддаются проверке и опираются на правильную информацию.

Гурвиц пришел из сферы Machine Learning и Data. По его словам, уже более десяти лет он строит системы, которые берут миллионы изображений и текстов и извлекают из них структурированную информацию, которую можно использовать для принятия решений. Среди прочего, он занимался пониманием продуктов на основе изображений и текста, описывающих их, сначала в Donde, которая была приобретена Shopify, а затем в самой Shopify.

«Проблема, над которой я работаю, не сильно изменилась за эти годы: превратить неструктурированную информацию в понимание и решения», — говорит Гурвиц. Инструменты, напротив, изменились драматическим образом, и в последние годы темп и масштаб изменений — это то, чего мы не видели раньше.

Гурвиц предупреждает, что беспорядочное внедрение AI в продукты может создать три основные проблемы: чувствительная информация, которая течет туда, где ее не должно быть; необоснованные ответы, которые представляются клиенту как факт; и расходы на AI, которые не управляются эффективно и могут выйти из-под контроля. С другой стороны, по его словам, когда компания определяет общий язык и предоставляет командам инфраструктуру для правильного построения, каждая команда может сосредоточиться на ценности, которую она хочет дать клиенту, и на правильном использовании AI для ее достижения.