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.
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.
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
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости MedTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев