О позиции
Мы ищем Lead ML Engineer (NLP) для работы в команде СберЗдоровье. Эта вакансия предлагает уникальную возможность руководить проектами по созданию и внедрению ML-решений в области здравоохранения. Вы будете работать с талантливыми разработчиками и исследователями, а также иметь возможность влиять на развитие передовых технологий в MedTech.
Чем вы будете заниматься
- Руководить командой разработчиков и исследователей в проектах по созданию и внедрению ML-решений.
- Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем и выборе технологического стека.
- Обеспечивать качество кода и следование лучшим инженерным практикам.
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиками для уточнения требований и постановки задач.
- Контролировать выполнение проектных этапов и планировать задачи.
- Развивать экспертизу команды и менторить младших специалистов.
- При необходимости участвовать в разработке ключевых компонентов.
Требования
- Опыт коммерческой разработки от 5 лет, из них 1-2 года в роли тимлида.
- Глубокое знание Python и основных библиотек для ML и Data Science.
- Уверенное знание библиотек для разработки сервисов.
- Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн.
- Знание принципов построения микросервисной архитектуры и REST API.
- Опыт работы с docker, k8s, helm, git, CI/CD.
- Умение организовать процесс командной разработки.
- Понимание этапов полного жизненного цикла ML-продукта.
Будет плюсом
- Опыт работы с ML Ops-подходами.
- Знание SQL/NoSQL.
- Опыт работы в Agile-командах.
Что мы предлагаем
- Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом.
- Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России.
- Уютный офис с панорамным видом на город или полностью удаленный формат работы.
- Корпоративную технику и медицинскую программу.
- Оплачиваемые курсы английского языка.
- Поддерживаем активный образ жизни с корпоративными занятиями спортом.
- Оплату профильного обучения и курсов.
Вакансия предлагает интересные возможности для профессионального роста в области ML и NLP. Условия работы и команда выглядят привлекательными, но стоит уточнить детали по зарплате.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области обработки естественного языка (NLP) с использованием библиотек Python, таких как PyTorch и TensorFlow, для разработки высококачественных моделей.
Способность эффективно управлять удаленной командой, обеспечивая синхронизацию и продуктивность, используя инструменты, такие как Docker и Kubernetes для развертывания ML-решений.
Опыт внедрения и оптимизации ML-процессов в медицинских приложениях, с акцентом на соблюдение стандартов безопасности и конфиденциальности данных.
Стратегическое мышление и способность принимать решения на основе анализа данных, используя библиотеки Pandas и NumPy для обработки и визуализации результатов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости MedTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев