- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 4 000 $ – 5 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML/AI Lead
Оценка ИИПривлекательная позиция Lead-уровня в перспективном HealthTech стартапе с конкурентной зарплатой в долларах. Работа над социально значимым продуктом для рынка США и использование современного стека (vLLM, RAG, Agents) делают вакансию отличным вариантом для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в области LLM, RAG и дообучения моделей, а также опыта работы с медицинскими данными, что значительно повышает порог входа. Дополнительную сложность создает необходимость совмещать лидерские качества с глубоким техническим вкладом в стартап на ранней стадии.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата в $4,000 - $5,000 Gross соответствует рыночным ожиданиям для позиции ML Lead в Казахстане и СНГ, однако для аналогичной роли непосредственно в США она была бы значительно выше. Тем не менее, для удаленного формата работы это конкурентное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в MDiet уже сейчас
Присоединяйтесь к MDiet и создавайте инновационные ИИ-решения для здравоохранения США, откликаясь по ссылке прямо сейчас!
Описание вакансии
ML/AI Lead
MDiet
4,000 to 5,000 USD Gross per month
Astana / Remote
Early-stage HealthTech startup. AI-powered platform reducing patient readmissions targeting the US healthcare market.
Responsibilities:
• Design and build LLM agents and pipelines for medical data curation
• Develop production RAG systems with high citation quality
• Deploy and optimize self-hosted LLM inference (vLLM)
• Fine-tune open-source models on medical data
• Create evaluation frameworks and hallucination control systems
Requirements:
• Production LLM systems (RAG + agents + inference)
• Fine-tuning open-source LLMs (LoRA/QLoRA/PEFT)
• Building data pipelines for LLM/RAG workloads
• Evaluation and hallucination reduction
• Production Python + FastAPI + async processing
Optional:
• Experience in medical / clinical NLP or regulated domains
• Cost modeling and optimization of LLM workloads
• Publications in relevant fields
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- RAG
- vLLM
- Python
- FastAPI
- LoRA
- QLoRA
- PEFT
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с галлюцинациями в критически важной области (медицина).
Какие конкретные методы и метрики вы использовали для контроля галлюцинаций в RAG-системах, работающих с медицинскими данными?
Оценка навыков оптимизации ресурсов и стоимости инфраструктуры.
Как бы вы подошли к выбору между использованием проприетарных моделей (например, GPT-4) и self-hosted решений (vLLM) с точки зрения стоимости и качества для MDiet?
Проверка технических навыков дообучения моделей.
Опишите ваш опыт применения LoRA/QLoRA: в каких случаях дообучение давало значимый прирост качества по сравнению с продвинутым промпт-инжинирингом?
Оценка архитектурного мышления в контексте агентов.
Как спроектировать систему LLM-агентов для курации медицинских данных, чтобы обеспечить прослеживаемость (traceability) и высокую точность цитирования?
Проверка навыков работы с асинхронностью в Python.
С какими основными проблемами производительности вы сталкивались при развертывании FastAPI приложений для инференса LLM и как их решали?
Похожие вакансии
Lead Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM 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!