Дата публикации
13.03.2026
Поделиться
Middle+ NLP / LLM data scientist
Обязанности
Ищем Middle+ NLP/LLM data scientist в команду медицинского AI. Вы будете развивать LLM-модели и reasoning-контуры для клинических задач и доводить решения до продакшна и научных публикаций: от данных и обучения LLM до воспроизводимых экспериментов, качественного eval, агентных пайплайнов и интеграции в продукт. Важная часть роли - исследовательская работа: постановка гипотез, проведение экспериментов и подготовка научных публикаций по результатам.
- Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning);
- Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias;
- Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails;
- Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge там, где уместно, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде;
Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.
Требования
- 3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код;
- Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов;
- Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML), умение делать корректные сравнения;
- Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна;
- Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией;
- Способность писать технические и научные тексты (на английском) и доводить исследовательские результаты до публикаций.
Будет плюсом:
- Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков;
- Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation;
- Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка;
- Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманное chunking, grounding;
- Публикации, участие в open-source или соревнованиях.
Технический стек:
- Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, Accelerate, DeepSpeed, vLLM, FAISS, Elasticsearch, pgvector, LangGraph, LangChain, MLflow, ClearML, Docker, K8s.
Отправить резюме
people@airi.net
Если у вас остались вопросы о трудоустройстве, напишите команде HR
на почту