Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Scientist - GenAI & Medical knowledge graphs
Проект имеет высокую социальную значимость и работает с передовым стеком технологий (GenAI + Graphs). Четко описанные задачи и современный подход к разработке делают вакансию крайне привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узких областях: медицинские графы знаний, тонкая настройка LLM и интерпретируемость моделей (XAI). Работа в сфере HealthTech накладывает дополнительную ответственность за точность и валидацию результатов.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в международном HealthTech стартапе рыночные ожидания обычно выше среднего. Учитывая сложность стека (LLM + Graphs), компенсация должна соответствовать верхнему эшелону рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Pink Elephant уже сейчас
Присоединяйтесь к Pink-Elephant и создавайте ИИ-решения, которые реально спасают жизни и помогают врачам!
Описание вакансии
#vacancy #datascience #mentalhealth #вакансия
🧠 Pink-Elephant is hiring: Senior Data Scientist - GenAI & Medical knowledge graphs
We're building a decision-support diagnostics engine that users and clinicians can actually trust. Our system would leverages reasoning capabilities of LLMs grounded in structured graphs to provide evidence-based decision support.
We are looking for a Data Scientist who can bridge the gap between black-box AI and interpretable clinical practice.
The stack:
• LLM fine-tuning (SFT / DPO / LoRA / QLoRA)
• Graph RAG (Neo4j, ArangoDB + vector search)
• XAI: SHAP, LIME, attention-mapping
• EHR pipelines + clinical validation (sensitivity/specificity)
• Experience in healthtech OR high-stakes environment (fintech, risk)
If you want your models to do something that genuinely matters - apply Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- LLM
- Fine-tuning
- LoRA
- Neo4j
- Vector Search
- SFT
- DPO
- EHR
- ArangoDB
- Graph-RAG
- SHAP
- LIME
- QLoRA
- XAI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с графовыми базами данных в связке с LLM.
Расскажите о вашем опыте реализации Graph RAG: какие основные сложности возникали при интеграции Neo4j с векторным поиском?
Важно для обеспечения доверия врачей к системе.
Какие методы XAI (SHAP, LIME) вы считаете наиболее эффективными для объяснения медицинских диагнозов, поставленных моделью?
Оценка навыков оптимизации моделей.
В каких случаях вы бы предпочли использование QLoRA вместо полного дообучения (Full Fine-Tuning) для медицинских текстов?
Проверка понимания специфики медицинских данных.
Как вы подходите к обработке и очистке данных из электронных медицинских карт (EHR) для минимизации шума в обучающей выборке?
Оценка понимания бизнес-метрик в медицине.
Как вы балансируете между чувствительностью и специфичностью модели при разработке системы поддержки принятия врачебных решений?
Похожие вакансии
Senior ML разработчик (Медицина)
MLOps Engineer (Senior)
Data Scientist (AutoML)
AI/ML Engineer
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
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!