- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 500 000 ₽
ML Tech Lead
Оценка ИИВысокая заработная плата, социально значимый продукт в сфере HealthTech и наличие сформированной команды. Возможность сфокусироваться на технической части (IC-трек) без обязательного административного управления — редкий и ценный плюс для техлида.
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
Оценка ИИРоль техлида требует не только глубоких знаний в ML и LLM, но и умения проектировать сложные агентные системы в чувствительной медицинской сфере. Высокая ответственность за точность моделей и необходимость технического руководства командой из 7 человек делают позицию сложной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 500 000 рублей находится на верхней границе или даже выше среднерыночных значений для ML Tech Lead в России, которые обычно варьируются от 400 до 600 тысяч. Это очень конкурентное предложение для удаленного формата работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
от 500 000 ₽/месяц
Удаленка, Фултайм
Лучи (ДМС, >1 млн застрахованных + своя телемед-клиника) ищет техлида ИИ-команды. Строим агентную систему для врачей: сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфт заключений. Команда из 7 человек уже есть, people management опционален — нужна сильная техническая роль...(Откликнуться)
**⚠️ Будьте внимательны: иногда мошенники маскируют свои схемы под вакансии реальных компаний, никому не передавайте доступ к своим аккаунтам или устройствам.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- NLP
- LLM
- Python
- System Design
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает создание агентных систем для врачей. Важно понимать, как кандидат обеспечит логику рассуждений модели.
Как бы вы спроектировали архитектуру агентной системы для сбора анамнеза, чтобы минимизировать галлюцинации модели?
Медицинские данные критичны. Нужно знать методы обеспечения точности.
Какие подходы к оценке качества (evaluation) саммаризации медкарт вы считаете наиболее надежными в условиях отсутствия большого количества размеченных данных?
Техлид должен уметь выбирать оптимальный стек.
В каких случаях для медицинского драфта заключений вы бы предпочли fine-tuning специализированной модели, а в каких — RAG на базе мощной проприетарной LLM?
Роль подразумевает техническое лидерство в команде из 7 человек.
Как вы выстраиваете процессы code review и обмена знаниями в ML-команде, чтобы поддерживать высокий технический уровень без микроменеджмента?
Работа с медицинскими данными накладывает ограничения.
С какими основными вызовами вы сталкивались при работе с конфиденциальными данными (GDPR/ФЗ-152) в контексте обучения ML-моделей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
