Должность: ML/AI lead
Компания: MDiet
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: $4000-$5000
MDiet - это стартап на ранней стадии развития в сфере HealthTech, разрабатывающий платформу на базе искусственного интеллекта, которая помогает сократить повторные госпитализации пациентов. Продукт ориентирован на рынок здравоохранения США.
Описание вакансии:
Tech Stack:
- LangGraph + LangChain (Agentic AI)
- vLLM + Hugging Face
- PyTorch + PEFT (LoRA/QLoRA)
- Vector databases (pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma, Pinecone)
- Advanced RAG + Prompt Engineering + Embeddings
- FastAPI + PostgreSQL
- Docker + Kubernetes + async processing (Arq / Celery / Redis Streams)
- Apache Airflow (data pipelines)
- AWS Cloud (EC2, S3, SageMaker, Lambda, RDS, Bedrock)
- Structured output (Outlines / Guidance / Instructor)
- Evaluation & observability (Langfuse, RAGAS / DeepEval, Prometheus + Grafana)
- MLOps practices
Требования:
- Опыт работы с продакшн LLM системами (RAG + agents + inference)
- Опыт дообучения open-source LLM (LoRA/QLoRA/PEFT) с измеримыми результатами
- Опыт построения data pipelines и версионирования для LLM/RAG workload
- Отличные навыки в области оценки, снижения галлюцинаций и структурированного вывода
- Production Python + FastAPI + async processing
- Опыт с self-hosted inference (vLLM или аналоги) и GPU optimization
- Свободное владение английским языком на уровне C1 (сильные навыки письменной и устной коммуникации)
- Степень бакалавра (или выше) в области Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science или смежной технической области
- Опыт работы в ML/AI более 5 лет, из них 1.5–2+ года в продакшн LLM проектах
- Опыт работы с MLOps
Обязанности:
- Разработка и создание многоэтапных LLM агентов и пайплайнов для курации медицинских данных
- Разработка продакшн RAG систем с высоким уровнем точности и качества цитирования
- Развертывание и оптимизация self-hosted LLM inference (vLLM) с оптимизацией затрат и пропускной способности
- Дообучение open-source моделей на медицинских данных с измеримым улучшением
- Построение data pipelines и версионирование для документов, эмбеддингов и обучающих данных
- Создание фреймворков оценки, guardrails и систем контроля галлюцинаций
- Внедрение надежного структурированного вывода и извлечения данных
- Тесное сотрудничество с врачами и архитектором платформы
Nice to have:
- Опыт работы в области медицинского / клинического NLP или регулируемых отраслях
- Моделирование затрат и оптимизация LLM workload
- MLOps и продакшн пайплайны дообучения
- Apache Airflow, Prometheus/Grafana или AI Solution Architecture
- Публикации в релевантных областях
Контакты:
Telegram Telegram TG: контакт рекрутера
Whatsapp
