Навыки
- Проектирование архитектуры
- Дисциплина
- Дообучение моделей
- База знаний
- LLM
- Инференс LLM
- Machine Learning
О компании и продукте
- Вакансия: ML Engineer (Middle+ / Senior)
- AI HealthTech стартап развивает AI-решения для медицины, основанные на обучении ML и LLM-моделей и поддержке клинических решений.
- Команда работает над задачами, где критически важны точность моделей, проверяемость источников и надежность AI-выводов.
Задачи
- Применять и адаптировать open-source NLP и LLM-модели (экосистема Hugging Face)
- Проводить fine-tuning моделей, включая крупные LLM (8B–70B)
- Разрабатывать ML-решения для анализа медицинских данных
- Экспериментировать с различными архитектурами и подходами для повышения точности моделей
- Участвовать в проектировании архитектуры ML-решений и оптимизации инференса моделей
- Что ожидаем
- Практический опыт работы с NLP или LLM-моделями
- Опыт работы с PyTorch и экосистемой Hugging Face
- Опыт обучения или fine-tuning моделей
- Понимание методов оценки ML-моделей и базовых принципов математической статистики
Требования
- Опыт разработки ML-решений на Python от 4 лет
Будет плюсом
- Опыт построения RAG-систем или работы с knowledge-base
- Опыт оптимизации инференса LLM (LoRA / QLoRA, quantization, vLLM и др.)
- Опыт работы с медицинскими или биомедицинскими данными
Условия
- Возможность применить опыт и развить экспертизу в проекте, который помогает людям
- Высокая степень ответственности и влияния на архитектуру данных и конечный продукт
- Работа с современными ML-технологиями и крупными моделями
- Оплата в рублях или USDT
- Направляйте ваши отклики с резюме — @Inga_IT 📩
- Формат: удаленный из любой точки мира (МСК часовой пояс)
- Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК)
- Локация: Москва-Сити
- Занятость: full-time
- Вилка: 300 - 400к ₽ Гросс
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии29 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 29 дней назад
Среди похожихНет данных60 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыУдалённо из России
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 304 959 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- telegramОсновная публикация · 2026-03-12
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.