Senior Data Scientist / ML Engineer (LLM)

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.