- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 1 000 000 ₽
ML-инженер
Интересный проект в сфере HealthTech с современным стеком (Gemma, RAG, vLLM) и достойной для региона зарплатой. Возможность работы над социально значимым продуктом с нуля добавляет привлекательности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Роль требует глубокой экспертизы в LLM и RAG, а также специфических знаний в области медицины и работы с моделью MedGemma. Высокая ответственность за точность ответов (галлюцинации в медицине критичны) повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата от 1 000 000 ₸ (около $2000+) является конкурентной для уровня Middle ML-инженера в Алматы. Она соответствует рыночным ожиданиям для специалистов с опытом работы с LLM, хотя для Senior-позиций в этом стеке рынок может предлагать более высокие значения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
*📍*Формат/working arrangement: гибрид, офис в Алматы
*✔️*Должность/position: ML-инженер
*🏢* Место работы/workplace: ТОО AyaHealth
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 1 000 000 ₸ в месяц, на руки
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Дообучать языковую модель MedGemma 27B на клинических протоколах и базе лекарственных препаратов.
— Строить и поддерживать RAG-систему: векторизация, поиск и подмешивание контекста.
— Разворачивать и обслуживать инференс через Ollama или аналогичные решения.
— Оптимизировать модели по скорости и стоимости.
— Проектировать guardrails для медицинского ассистента.
— Обеспечивать работу ассистента на русском и казахском языках.
— Настраивать журналирование и учёт использования AI-сервисов.
— Развивать AI-модули для анализа результатов, клинических записок и персонального индекса здоровья.
— Оценивать качество ответов, галлюцинации и соответствие протоколам.
— Интегрировать AI-сервисы совместно с backend-командой.
*📌* Требования/requirements:
— Опыт работы с LLM от 1–2 лет.
— Fine-tuning, prompt engineering и LLM evaluation.
— Практический опыт построения RAG-систем.
— Опыт с Qdrant, Pinecone, Weaviate или аналогами.
— Уверенный Python и ML/NLP-стек.
— Понимание production deployment моделей.
— Опыт с Ollama, vLLM, Hugging Face Inference или аналогами.
— Внимательность к деталям и ответственность.
*🌟* Будет плюсом:
— Опыт работы с медицинскими данными или regulated-индустриями.
— Знание требований безопасности медицинских AI-систем.
— Опыт с мультиязычными моделями.
— Работа с Google Gemma / MedGemma.
*🛠* Технический стек:
— Python
— LLM
— RAG
— MedGemma
— Gemma
— Qdrant
— Pinecone
— Weaviate
— Ollama
— vLLM
— Hugging Face
— Embeddings
— Semantic Search
— NLP
— LLM Evaluation
*🎯* Основные задачи проекта:
— Развивать AI-ассистента медицинской платформы.
— Построить полноценный RAG-поиск по медицинской базе знаний.
— Дообучить и оптимизировать LLM под медицинские сценарии.
— Обеспечить безопасность ответов через guardrails.
— Развивать AI-функции для пациентов и врачей.
*🏢* О компании:
— Aya — медицинская платформа для пациентов, врачей и клиник.
— Продукт объединяет поиск врачей, консультации, медкарту, аптеку и лабораторные анализы.
— Один из ключевых модулей — AI-ассистент для пациентов и врачей.
*✅* Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Оформление по трудовому договору.
— Официальное оформление по ТК РК.
— График 5/2.
— Рабочий день 8 часов.
— Гибридный формат работы.
— Заработная плата от 1 000 000 ₸ на руки.
— Работа над реальным production-продуктом.
— Возможность строить AI-систему с нуля.
*📍* Адрес: Алматы, улица Байзакова, 280.
*📢**❗️**🚨* Вакансия: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- NLP
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Ollama
- vLLM
- Hugging Face
- Embeddings
- Semantic Search
- Fine-tuning
- Prompt Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с векторными хранилищами и качеством поиска.
Как вы подходите к выбору стратегии чанкинга и метода эмбеддинга для медицинских текстов в RAG-системе?
Важно для медицинского ассистента, где ошибки недопустимы.
Какие методы минимизации галлюцинаций и внедрения guardrails вы планируете использовать для MedGemma?
Проверка навыков оптимизации для продакшена.
В чем преимущества использования vLLM по сравнению с Ollama для высоконагруженного медицинского сервиса?
Оценка понимания специфики дообучения.
Какие техники Fine-tuning (например, LoRA или QLoRA) вы бы применили для адаптации MedGemma к клиническим протоколам при ограниченных ресурсах?
Проверка навыков оценки качества.
Как вы планируете выстраивать процесс LLM Evaluation для оценки соответствия ответов ассистента официальным медицинским протоколам?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

