Lead ML Engineer (NLP)

СберЗдоровье - аккредитованная IT-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.

Сервис начал свою работу в 2012 году под брендом DocDoc. Мы помогли миллионам людей получить помощь и продолжаем повышать качество медицинских услуг.

Об IT в цифрах:

3 бизнес-направления;

20+ команд;

380+ IT специалистов (devops, AQA, web/mobile devs, backend devs, аналитики, архитекторы и др.) из 40+ городов.

Чтобы эти цифры стали выше, а наши пользователи — счастливей, мы ищем Лида ML команды.

Что будешь делать?

• Руководить командой разработчиков и исследователей в проектах по созданию и внедрению ML-решений;
• Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, выборе технологического стека и подходов к решению задач;
• Обеспечивать качество кода и следование лучшим инженерным практикам (code review, тестирование, CI/CD);
• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и аналитиками для уточнения требований и постановки задач;
• Контролировать выполнение проектных этапов, планировать задачи и оценивать сроки;
• Развивать экспертизу команды, менторить младших специалистов, участвовать в найме;
• При необходимости - самостоятельно участвовать в разработке ключевых компонентов (R&D, прототипирование, реализация).

Необходимые технические навыки:

• Опыт коммерческой разработки от 5 лет, из них не менее 1–2 лет в роли тимлида.
• Глубокое знание Python и основных библиотек для ML и Data Science (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch / TensorFlow и др.)
• Уверенное знание библиотек для разработки сервисов: FastAPI, Celery, Pydantic, asyncio и др.
• Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн (сопровождение, мониторинг и масштабирование решений).
• Знание принципов построения микросервисной архитектуры, REST API, брокеры сообщений (Kakfa, RabbitMQ).
• Опыт работы с docker, k8s, helm, git, CI/CD (включая написание пайплайнов для деплоя кода).
• Умение организовать процесс командной разработки: постановка задач, код-ревью, планирование, трекинг прогресса.
• Понимание этапов полного жизненного цикла ML-продукта: от сбора данных до вывода модели в эксплуатацию.

Будет плюсом:

• опыт работы с ML Ops-подходами, знание SQL/NoSQL, опыт работы в Agile-командах;
• опыт расчёта TCO сервиса и знание методологий сбора метрик эффективности.

Что мы можем предложить:

• Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом;

• Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России;

• Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город либо полностью удаленный формат работы внутри страны;

• Корпоративную технику;

• Медицинскую программу, включающую телемедицинские консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики;
• Оплачиваемые курсы английского языка;
• Поддерживаем активный образ жизни — выбирай виды спорта по душе (корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве и компенсация твоего спортивного абонемента);
• СберУниверситет и оплату профильного обучения и курсов.