Senior Data Scientist / ML Engineer (LLM)

Описание

budu.ru – маркетплейс медицинских услуг, на котором пользователи могут сравнивать предложения клиник и лабораторий, выбирать подходящую стоимость, оплачивать услуги и записываться онлайн. Мы ищем Senior ML/AI инженера, который будет самостоятельно проектировать, разрабатывать и поддерживать production-решения. Чем предстоит заниматься: Проектирование и развитие архитектуры ML/LLM-сервисов. Разработка и поддержка production-кода на Python/FastAPI. Развитие LLM-решений: классификация, matching, поиск, RAG, агентные системы, обработка медицинских текстов. Хостинг и интеграция собственных LLM во внутренние и продуктовые процессы. Fine-tuning, evaluation, мониторинг качества и вывод моделей в production. Создание переиспользуемых API и инструментов для продуктовых команд. Работа с ML-инфраструктурой: Docker, Airflow, MinIO, БД, GPU/inference-сервисы. Технические решения, code review, документация, взаимодействие с Product/Backend. Обязательные требования: Опыт: 4+ года коммерческого опыта в ML/AI с сильным практическим опытом LLM. LLM: Практический опыт с современными LLM: RAG, tool calling, prompt/context engineering, оценка качества LLM-систем. Агенты: Опыт разработки agentic / multi-agent систем и интеграции инструментов через MCP или аналогичные протоколы. Инфраструктура: Опыт промышленного хостинга open-source LLM (vLLM / SGLang / llama.cpp или аналоги), работа с GPU, понимание latency, throughput, memory и ограничений инференса. Платформы: Опыт построения внутренних LLM/AI-платформ, API или сервисов для переиспользования моделей другими командами. Python: Уверенный Python и способность самостоятельно писать, дорабатывать и поддерживать production-код. Backend: Опыт разработки backend/API для ML-сервисов (FastAPI или аналоги), понимание асинхронности и интеграций между сервисами. Стек: Docker, Git, SQL/PostgreSQL, Linux. Production: Опыт вывода ML/LLM-решений в production и дальнейшей поддержки: логирование, мониторинг, обработка ошибок, тестирование, контроль качества. Архитектура: Способность самостоятельно проектировать архитектуру решения и доводить задачу от идеи/эксперимента до работающего production-сервиса. ML: Хорошее понимание ML и метрик качества; способность выбрать между классическим ML, специализированной моделью и LLM в зависимости от задачи. Будет преимуществом: Опыт fine-tuning LLM/Transformer-моделей (LoRA/QLoRA/SFT). Опыт построения eval/regression-пайплайнов для LLM и agentic-систем. CI/CD и опыт эксплуатации ML/LLM-сервисов под нагрузкой. Очереди и асинхронная обработка. Опыт в MedTech и работе с медицинскими/чувствительными данными. Опыт с поисковыми, retrieval или matching-системами. Условия ДМС и программа страхования от несчастных случаев; Все преимущества аккредитованной IT-компании. Оформление: трудовой договор (ТК РФ) с первого дня; Гибридный формат работы.