Data Scientist для медицинских LLM@ СберЗдоровье

150K ₽–250K ₽/мес
Опубликовано 20.05.2026

О позиции

Мы ищем Data Scientist для работы в команде СберЗдоровье. Ваша задача будет заключаться в проектировании и поддержке полного цикла улучшения медицинских LLM. Вы будете заниматься сбором, очисткой, версионированием данных, а также обучением и дообучением моделей. Эта вакансия Data Scientist удалённо предлагает возможность влиять на развитие медицинских технологий в России.

Чем вы будете заниматься

  • Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning).
  • Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias.
  • Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails.
  • Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде.
  • Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.

Требования

  • 3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код.
  • Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов.
  • Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML).
  • Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна.
  • Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией.

Будет плюсом

  • Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков.
  • Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation.
  • Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка.
  • Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманное chunking, grounding.

Что мы предлагаем

  • Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом.
  • Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России.
  • Уютный офис в Сити с панорамным видом на город, гибридный формат работы.
  • Корпоративную технику.
  • Медицинскую программу, включающую телемедицинские консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики.
  • Оплачиваемые курсы английского языка.
  • Поддерживаем активный образ жизни — выбирай виды спорта по душе (корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве и компенсация твоего спортивного абонемента).
  • СберУниверситет и оплату профильного обучения и курсов.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области медицинских технологий, однако требует значительного опыта в NLP и ML. Условия работы привлекательные, но зарплата могла бы быть выше для такого уровня.

Требования к языку
РусскийC1
Английский(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое знание Python и библиотек для машинного обучения, таких как PyTorch и HuggingFace, с опытом разработки и оптимизации моделей NLP.

Способность работать в гибридном режиме, сочетая удалённые и офисные взаимодействия, что требует высокой степени самоорганизации и проактивности.

Опыт работы с MLFlow для управления жизненным циклом моделей, включая версионирование данных и мониторинг производительности моделей в реальном времени.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Data Scientist для медицинских LLM (Сейчас)Старший Data Scientist (1–2 года)Руководитель команды Data Science (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$15B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
78%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonNLPML
Растущий спрос
TensorFlowKerasData Engineering
Снижающийся спрос
MATLABSAS

Тренды отрасли

Рост применения LLM в медицине
Ожидается, что к 2026 году использование LLM в медицинских приложениях вырастет на 45%, что создаёт спрос на специалистов в области NLP и ML.
Автоматизация процессов анализа данных
По данным исследований, 60% медицинских учреждений начинают внедрять автоматизированные системы анализа данных, что приводит к увеличению потребности в Data Scientists.

Новости MedTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
Senior Python Engineer — разработка OpenVPN
OpenVPN·285K ₽–354K ₽
Мидл Видео Редактор — создание контента для lifestyle брендов
Nysonian Inc.·180K ₽–320K ₽
Продюсер подкастов для AI-сообщества
Electrify·100K ₽–180K ₽
Техсаппорт-специалист
Int Fulfillment·200K ₽–210K ₽
Дизайнер для создания визуалов и контента
200K ₽–249K ₽
Копирайтер — создание экспертного контента для B2G
Integra City·150K ₽–200K ₽
3D-дизайнер для игровой команды
Game Gears·150K ₽–250K ₽
AI-креативный менеджер — управление командой генерации креативов
AppMedia·180K ₽–320K ₽
Android Engineer — разработка приложений для Google Play
Bluecubeservices·611 ₽–618 ₽
Java разработчик — рефакторинг и архитектурные изменения
S7 Airlines·300K ₽–500K ₽
Менеджер по Influencer Marketing
INPUT·110K ₽–180K ₽
Разработчик DWH — аналитика и развитие хранилища данных
80K ₽
Сценарист для короткого контента — Reels и Shorts
Удалённо
Backend Developer — разработка и поддержка сервисов
Josad Software·180K ₽–320K ₽
SQL разработчик — CI/CD и ETL-процессы
180K ₽–320K ₽