- Страна
- Россия
- Зарплата
- 400 000 ₽ – 450 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML разработчик (medtech)
Оценка ИИВысокая заработная плата, работа в социально значимой сфере MedTech и использование современного стека (LLM, LangChain). Формат ИП и гибридный график в Москве могут подойти не всем, но отсутствие микроменеджмента — большой плюс.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует не только глубоких знаний ML и NLP, но и умения самостоятельно выстраивать инфраструктуру (MLOps) в закрытом контуре заказчика. Опыт работы в MedTech и стаж от 4 лет делают порог входа достаточно высоким.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 400 000 – 450 000 рублей на руки соответствует верхнему сегменту рынка для Senior ML-специалистов в Москве. Это конкурентное предложение, учитывая специфику MedTech и требования к автономности.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Omega Solutions уже сейчас
Присоединяйтесь к Omega Solutions и создавайте инновационные ИИ-решения для медицины будущего!
Описание вакансии
#вакансия #работа #ML #medtech #медтех #Москва #разработчик #NLP #DS #LLM #гибрид
💊ML разработчик (medtech) зп вилка: 400к - 450к на руки Формат: Гибрид в Москве.
Компания: Omega Solutions
Проект: Медтех
🌟Требования - Преимущественен опыт в сфере медицинских технологий (medtech).
- Опыт работы в сфере ML/DS не менее 4 лет, включая успешный опыт внедрения решений в production‑среду; - Наличие опыта работы с LLM и NLP будет преимуществом.
- Способность самостоятельно выстраивать полный ML‑пайплайн: от сбора и подготовки данных до развёртывания и поддержки моделей;
- Научно‑исследовательский склад ума: готовность и способность решать нестандартные, исследовательские задачи.
🔬Задачи
- Создание и интеграция ИИ‑сервисов для сферы здравоохранения: NLP для медицинских текстов, классификация, рекомендации, CV для медизображений;
- Подготовка датасетов, обучение и валидация моделей;
- Построение полного ML‑пайплайна in‑house (на оборудовании заказчика, без передачи данных вовне);
- Вывод моделей в production;
- Внедрение MLOps‑практик;
- Работа со следующим стеком: Python, PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, HuggingFace, LLM (LangChain), pandas, Docker.
🩺Условия:
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента
🚒Контракт: Откликнуться
Мы будем рады тебя видеть!
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- PyTorch
- LLM
- Computer Vision
- MLOps
- NLP
- Scikit-learn
- Docker
- TensorFlow
- LangChain
- Huggingface
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с чувствительными данными в закрытом контуре.
Расскажите о вашем опыте развертывания ML-моделей in-house без доступа к внешним облачным сервисам. С какими сложностями вы сталкивались?
Оценка навыков работы с современными языковыми моделями.
Как бы вы подошли к задаче извлечения сущностей из неструктурированных медицинских текстов с помощью LLM и LangChain?
Проверка понимания специфики медицинских данных.
Какие особенности валидации моделей вы видите в сфере здравоохранения, где цена ошибки крайне высока?
Оценка навыков MLOps.
Какие инструменты и практики MLOps вы считаете критически важными для поддержки жизненного цикла моделей в долгосрочной перспективе?
Проверка исследовательских способностей.
Опишите самую сложную исследовательскую задачу в области ML, которую вам удалось решить. Какой был ваш алгоритм действий?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
Data Scientist (MLOps)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!