Обязанности:
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 или ведущего разработчика. 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.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Lead/Senior ML Engineer (NLP/RAG)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Lead/Senior ML Engineer (NLP/RAG)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)