Должность: Machine Learning Engineer
Местоположение: Амстердам, Северная Голландия, Нидерланды / Гибридный формат
Медицинские работники тратят слишком много драгоценного времени на административные задачи, хотя могли бы использовать это время для оказания качественной помощи. Attendi позволяет медицинским работникам сообщать информацию посредством речи. Помимо экономии времени, это устраняет барьер между клиентом и опекуном, обеспечивая более личную и эффективную помощь. Обремененный стареющим населением, сектор здравоохранения отчаянно нуждается в таких новаторах, как Attendi. Мы предлагаем исключительную рабочую среду: хорошо оплачиваемую работу с умными людьми над проектами, которые реально оказывают положительное влияние на общество.
Наша миссия
Attendi уже создала сильную базу пользователей благодаря услугам преобразования речи в текст с API-first и интеграции SDK с поставщиками электронных медицинских карт (EHR). В 2025 и 2026 годах мы вышли за рамки интеграций и формируем более комплексный пользовательский опыт. Наше новое приложение Attendi (веб и мобильное) — это универсальное решение для автоматизации здравоохранения на основе ИИ. Оно позволяет медицинским работникам получать доступ к информации в режиме реального времени, структурированной документации и рабочим процессам, управляемым голосом — в любое время и в любом месте.
Машинное обучение является центральным элементом этого видения. От распознавания разговорной речи и диаризации до составления заметок на основе LLM и чат-помощников, основанных на клинических рекомендациях, ML-стек Attendi обеспечивает основную ценность, которую мы предоставляем опекунам.
Чтобы ускорить нашу дорожную карту, мы ищем инженера по машинному обучению общего профиля, который любит применять ML в реальных производственных системах, преуспевает в небольших командах и получает удовольствие от полного жизненного цикла — от прототипирования до обучения, обслуживания, мониторинга и непрерывного улучшения моделей в облаке.
Ваша роль
В качестве ML Engineer в Attendi вы будете:
- Отвечать за различные части жизненного цикла машинного обучения: конвейеры данных, обучение моделей, оценку, развертывание, мониторинг и итерации.
- Работать над масштабируемыми ML-системами в облаке (Azure).
- Тесно сотрудничать с инженерами по продуктам, бэкенду и мобильным приложениям, чтобы предоставить медицинским работникам функции на базе ML — от транскрипции до составления заметок и проактивной помощи в чате.
- Участвовать в ранних исследованиях новых ML-функций и преобразовывать перспективные прототипы в надежные производственные сервисы.
- Гибко выполнять различные задачи: от изучения фреймворков для мониторинга LLM до отладки инфраструктуры и улучшения рабочих процессов аннотации — все, что способствует развитию продукта.
Требования к вакансии
Вы можете подойти, если соответствуете большинству или всем следующим критериям:
- Имеете более 3 лет промышленного опыта в области машинного обучения или прикладного ML.
- Имеете практический опыт развертывания, масштабирования и эксплуатации ML-систем в производственной среде.
- Уверены в работе с облачной инфраструктурой (предпочтительно Azure, но опыт работы с AWS/GCP также ценен).
- Свободно владеете Python и имеете прочные инженерные знания, включая тестирование, мониторинг и соображения по производительности.
- Любите кросс-функциональное сотрудничество и готовы вносить вклад за пределами своей специализации — это небольшая команда, где поощряется ответственность.
- Прагматичны, ориентированы на продукт и мотивированы решением реальных пользовательских проблем в сложных средах, таких как здравоохранение.
Сильные кандидаты также могут иметь:
- Опыт контейнеризации ML-инференса и/или обучения.
- Опыт работы в одной или нескольких из следующих областей:
- Технологии обработки речи (ASR, VAD, диаризация)
- Оценка, обучение или донастройка LLM
- Фреймворки уровня ML-платформы, такие как Ray, Dagster, Flyte, MLFlow, CometML
- Инжиниринг данных
- Понимать уникальные ограничения сред здравоохранения: безопасность, конфиденциальность и безопасная поддержка принятия клинических решений.
- Опыт работы с бэкендом веб-приложений на Python и управлением базами данных.
- Опыт работы с аннотацией, ML-мониторингом или другими фреймворками уровня платформы для ML.
- Знакомы с RAG-системами, векторными базами данных или обоснованием на основе клинических знаний.
- Получаете удовольствие от улучшения инженерной культуры и формирования технического направления в растущем стартапе.
Что мы предлагаем
- Зарплата от 6000 до 7000 евро в месяц.
- Компенсация проезда и обеда.
- Бюджет на обустройство домашнего офиса.
- Служебный велосипед.
- Бюджет на обучение в размере 1500 евро в год.
- Корпоративный MacBook.
- Членство в ClassPass.
- Пенсия
Наша культура: Ориентированность на людей, любознательность и проактивность
В Attendi вы будете работать в небольшой, амбициозной команде, которая учится и строит вместе. Мы эмпатичны, проявляем инициативу, осмеливаемся экспериментировать и несем ответственность за свою работу. Ошибаться — это нормально, если вы извлекаете из них уроки.
Процесс подачи заявки
- Вводный звонок с HR
- Собеседование с 2 коллегами: 1 на оценку соответствия культуре и 1 на техническое соответствие
- Техническая оценка с двумя оценщиками технического соответствия
- 20-минутный разговор с одним из наших основателей
- Предложение и онбординг
