ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЗДОРОВЬЯ · Москва

Senior Data Scientist / ML Engineer (LLM) — ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЗДОРОВЬЯ

Проектирование и развитие архитектуры ML/LLM-сервисов. Разработка и поддержка production-кода на Python/FastAPI. Развитие LLM-решений: классификация, matching...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, pytorch, transformers, fastapi, docker.

Описание вакансии

budu.ru – маркетплейс медицинских услуг, на котором пользователи могут сравнивать предложения клиник и лабораторий, выбирать подходящую стоимость, оплачивать услуги и записываться онлайн.

Мы ищем Senior ML/AI инженера, который будет самостоятельно проектировать, разрабатывать и поддерживать production-решения.

Чем предстоит заниматься:

  • Проектирование и развитие архитектуры ML/LLM-сервисов.
  • Разработка и поддержка production-кода на Python/FastAPI.
  • Развитие LLM-решений: классификация, matching, поиск, RAG, агентные системы, обработка медицинских текстов.
  • Хостинг и интеграция собственных LLM во внутренние и продуктовые процессы.
  • Fine-tuning, evaluation, мониторинг качества и вывод моделей в production.
  • Создание переиспользуемых API и инструментов для продуктовых команд.
  • Работа с ML-инфраструктурой: Docker, Airflow, MinIO, БД, GPU/inference-сервисы.
  • Технические решения, code review, документация, взаимодействие с Product/Backend.

Обязательные требования:

  • Опыт: 4+ года коммерческого опыта в ML/AI с сильным практическим опытом LLM.
  • LLM: Практический опыт с современными LLM: RAG, tool calling, prompt/context engineering, оценка качества LLM-систем.
  • Агенты: Опыт разработки agentic / multi-agent систем и интеграции инструментов через MCP или аналогичные протоколы.
  • Инфраструктура: Опыт промышленного хостинга open-source LLM (vLLM / SGLang / llama.cpp или аналоги), работа с GPU, понимание latency, throughput, memory и ограничений инференса.
  • Платформы: Опыт построения внутренних LLM/AI-платформ, API или сервисов для переиспользования моделей другими командами.
  • Python: Уверенный Python и способность самостоятельно писать, дорабатывать и поддерживать production-код.
  • Backend: Опыт разработки backend/API для ML-сервисов (FastAPI или аналоги), понимание асинхронности и интеграций между сервисами.
  • Стек: Docker, Git, SQL/PostgreSQL, Linux.
  • Production: Опыт вывода ML/LLM-решений в production и дальнейшей поддержки: логирование, мониторинг, обработка ошибок, тестирование, контроль качества.
  • Архитектура: Способность самостоятельно проектировать архитектуру решения и доводить задачу от идеи/эксперимента до работающего production-сервиса.
  • ML: Хорошее понимание ML и метрик качества; способность выбрать между классическим ML, специализированной моделью и LLM в зависимости от задачи.

Будет преимуществом:

  • Опыт fine-tuning LLM/Transformer-моделей (LoRA/QLoRA/SFT).
  • Опыт построения eval/regression-пайплайнов для LLM и agentic-систем.
  • CI/CD и опыт эксплуатации ML/LLM-сервисов под нагрузкой.
  • Очереди и асинхронная обработка.
  • Опыт в MedTech и работе с медицинскими/чувствительными данными.
  • Опыт с поисковыми, retrieval или matching-системами.

Условия

  • ДМС и программа страхования от несчастных случаев;
  • Все преимущества аккредитованной IT-компании.
  • Оформление: трудовой договор (ТК РФ) с первого дня;
  • Гибридный формат работы.

Вакансия опубликована 23 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

PythonPyTorchTransformersFastAPIDockerGitSQLPostgreSQLLLMRAGSGLangMCP

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior Data Scientist / ML Engineer (LLM)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЗДОРОВЬЯ

budu.ru – это маркетплейс медицинских услуг, где удобно сравнивать стоимость, оплачивать и бронировать онлайн. Маркетплейс медицинских услуг budu.ru разработан АО «Цифровые Технологии Здоровья», входящим в состав Группы «Ренессанс Страхование» — одного из крупнейших независимых страховщиков России. Мы являемся резидентом инновационного кластера «Сколково» и активно внедряем передовые технологии,…

Открытых вакансий: 5

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Разработчик AI-решений (Москва, гибрид)

Зарплата не указана

DOGMA · Москва

Разрабатывать корпоративных AI-ассистентов, чат-ботов, copilot-сервисы и интеллектуальные интерфейсы для сотрудников и клиентов. Интегрировать внешние LLM через API...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 23 сентября

Lead Data Scientist/Руководитель направления (NLP)

Зарплата не указана

Ингосстрах · Москва

Создание чат-ботов с RAG на базе LLM. Разработка рекомендательной системы (анализ настроений, создание психологического профиля пользователей, сегментация клиентов, персонализация...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Senior Data Engineer (MLops)

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Команда Данные и Мониторинги вертикали Орбита занимается формированием данных для процессов ценообразования X5. Разрабатывать собственную систему мониторинга цен и...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

DataOps инженер

Зарплата не указана

Медиалогия · Москва

Обеспечивать полный цикл жизни реляционных (PostgreSQL, MySQL) и колоночных (Clickhouse) баз данных: от установки до тюнинга и масштабирования.

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.