Senior ML Engineer
СберЗдоровье ищет Senior ML Engineer в команду нового AI-native мобильного приложения SberHealth. Основной фокус — разработка GenAI/LLM/Agentic-сценариев для медицинского ИИ-помощника: LLM-пайплайны, агентные сценарии, tool calling, RAG, работа с промптами и structured output. Ждут опыт ML/AI от 4 лет, уверенный Python, практику с LLM API и RAG, понимание evaluation и OCR/document understanding. Предлагают сильную команду, офис в Москве или полный удалённый формат, ДМС, оплату обучения и курсов английского.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 17 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB).
Что предстоит делать
Навыки: Python. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик. **СберЗдоровье** - аккредитованная IT-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины. **Об IT в цифрах:** 3 бизнес-направления; 25+ команд; 400+ IT специалистов (devops, AQA, web/mobile devs, backend devs, аналитики, архитекторы и др.) из 40+ городов. *Мы ищем Senior ML Engineer в команду нового мобильного приложения SberHealth - AI-native продукта. Основной фокус роли - разработка GenAI/LLM/Agentic-сценариев для медицинского помощника.* **Основные зоны ответственности:** - Проектировать и развивать LLM-пайплайны для ИИ-помощника: диалоги, уточняющие вопросы, рекомендации, саммари, инсайты, объяснения медицинских данных простым языком. - Разрабатывать агентные сценарии: сбор данных из внешних источников, валидация данных, обогащение профиля, уточнение рисков, подготовка данных к приёму врача, контроль следования рекомендациям. - Строить tool/function calling-сценарии для взаимодействия помощника с внутренними сервисами: запись к врачу, риск-профиль, документы, уведомления, профиль пользователя, данные носимых устройств. - Работать с промптами, structured output, JSON-контрактами, guardrails, fallback-логикой и обработкой corner cases. - Участвовать в проектировании мультиагентного решения: агент валидации данных, агент уточнения рисков, агент подготовки к врачу, агент контроля плана, агент проактивных уведомлений. - Оптимизировать стоимость, задержки и качество LLM-вызовов, особенно в сценариях активного мобильного использования. - Помогать превращать разрозненные данные пользователя - анкеты, анализы, заключения, носимые устройства, исторические данные - в структурированный медицинский контекст и многое другое **Мы ждем от тебя:** - Опыт работы в роли ML Engineer / AI Engineer / NLP Engineer / LLM Engineer от 4+ лет. - Практический опыт вывода ML/AI-решений в продуктовую среду, а не только исследования или ноутбуки. - Опыт разработки LLM-based приложений: чат-боты, ассистенты, RAG, agents, tool calling, structured generation, автоматизация бизнес-сценариев. - Опыт работы с NLP-задачами на реальных пользовательских или доменных данных. - Опыт взаимодействия с backend, product, analytics, MLOps и domain experts. **GenAI / LLM / Agentic hard skills:** - Уверенный опыт работы с LLM API и/или self-hosted/open-source моделями. - Понимание prompt engineering, prompt chaining, tool/function calling, structured outputs, JSON schema, retries, fallback strategies. - Опыт построения agentic workflows: планирование, выбор инструментов, память/контекст, маршрутизация, проверка результата, recovery после ошибок. - Опыт с RAG-подходами: embeddings, reranking, chunking, retrieval evaluation, hallucination mitigation. - Понимание LLM evaluation: offline/online метрики, golden datasets, тестирование промптов, regression testing, human review. - Опыт извлечения структурированных данных из неструктурированного текста. - Опыт с OCR/document understanding: распознавание документов, фото, таблиц, сканов, форм, результатов анализов. - Понимание задач layout analysis, table extraction, document classification, post-OCR correction. - Python на уверенном уровне. - Git, code review, branching, pull requests. - Docker, базовое понимание контейнеризации и окружений. - Linux/CLI, умение разбираться в логах и окружениях. - REST API, интеграции с backend-сервисами, понимание контрактов и версионирования API. - Базовое понимание CI/CD, тестирования, мониторинга и observability. - Умение писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами и документировать решения. **Что мы предлагаем:** - 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 от ЯПрактикум; - 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; - Подписку СберПрайм, льготные условия ипотечного кредитования, скидки от партнёров. **А ещё:** - Всегда поддержим, если ты захочешь посетить профильные конференции, и, тем более, выступить на них. - Мы общаемся на \"ты\", не любим бюрократию и всегда помогаем друг другу.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в СберЗдоровье
11 активных вакансий в компании
Team Lead / Tech Lead
~947 291 – 1 487 750 ₸ оценка по стеку
Руководство кросс-функциональной командой из 9 человек в юните дистанционного мониторинга пациентов: планирование разработки, backlog, архитектура и работа с подрядчиками. Нужен опыт Team/Tech Lead от 3 лет, коммерческая разработка на PHP и понимание микросервисов и мобильных продуктов. Предлагают сильную команду MedTech-компании, офис в Москве или удалёнку по РФ, ДМС, оплату обучения и английского.
Android Developer
~1 244 300 ₸ оценка
Разработка нативного Android-приложения для AI-помощника и риск-профиля в MedTech-компании СберЗдоровье. Нужен уверенный Kotlin, Coroutines/Flow, Jetpack Compose, многомодульная архитектура и опыт с CI/CD для Android. Предлагают удалёнку по РФ или офис, ДМС, оплату обучения и курсов английского.
Удалённо: RU
Middle Android Developer
~1 244 300 ₸ оценка по стеку
Разработка Android-приложения «Умный мониторинг здоровья» на Kotlin с функционалом фотоплетизмографии — оценка состояния человека по лицу. Нужны уверенный Kotlin, Android SDK, Jetpack Compose, Coroutines, Dagger 2, опыт с webRTC/webSockets и Bluetooth/Wi-Fi. Предлагают удалёнку или гибрид в Москве, ДМС с телемедициной, ипотечные программы, компенсацию обучения и конференций.
Android Developer
~1 342 560 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка нативного Android-приложения AI-помощника и риск-профиля в MedTech-компании СберЗдоровье. Нужен уверенный Kotlin, Coroutines/Flow, Jetpack Compose, многомодульная архитектура и опыт с CI/CD. Предлагают удалёнку по РФ или офис в Москве, ДМС, оплату обучения и курсов английского.
Похожие вакансии
6 вакансийData & AI Engineer (Semantic Layer)
~2 433 724 ₸ оценка по всем рынкам
Binariks ищет Data & AI инженера для AI-платформы принятия решений в фармацевтике (США). Нужно проектировать семантические модели, бизнес-глоссарии и графы знаний, интегрировать их с LLM-приложениями через GraphRAG на AWS и Databricks. Требуется 5+ лет в data/analytics engineering, сильный SQL, опыт с LLM и каталогами метаданных, английский B2+. Работа удалённая в senior-команде вместе с продуктовой и инженерной командами клиента.
Инженер платформы AI-агентов (Python/AWS)
~2 433 724 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен инженер, который будет строить и поддерживать production-инфраструктуру для AI-агентов на AWS: оркестрация агентов, надёжное исполнение, интеграции через MCP, LLM-шлюзы и наблюдаемость. Требуется 5+ лет опыта в разработке с сильным Python-бэкендом и реальный опыт запуска LLM-систем в проде, плюс LangGraph/LangChain, Pydantic, Docker, Kubernetes и CI/CD. Предлагают remote-first, гибкий бюджет на бенефиты, оплачиваемые отпуска и больничные, компенсацию коворкинга и культуру обучения.
Старший AI Platform инженер
~2 433 724 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен старший инженер для AI-платформы принятия решений для фармацевтических коммерческих команд (клиент из США). Задача — строить LLM-приложения и агентные workflow, RAG-пайплайны, Python-бэкенд на AWS и механизмы оценки и трассировки AI. Требуют 5+ лет коммерческой разработки, из них 2+ года с LLM в проде, опыт с LangGraph/LangChain и Bedrock, английский B2+.
Ведущий веб-аналитик
~2 433 724 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ведущий веб-аналитик в агентство интернет-маркетинга: аудит сайтов и рекламных кампаний, анализ трафика и конверсий, дашборды, A/B-тесты и отчёты для клиентов. Требуются опыт веб-аналитиком от 2 лет, SQL и Python, экспертный Yandex Metrika, BI-системы и умение строить ИИ-агентов и автоматизировать сбор данных. Предлагают проектную почасовую занятость с официальным оформлением и гибким количеством часов.
Python разработчик (контрактор)
~2 433 724 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен опытный Python-инженер для AI-платформы крупной консалтинговой компании: система отвечает на сложные вопросы по портфелям строительных проектов, обрабатывая более 1 млн документов и десятки терабайт на клиента. Задачи — построение масштабных пайплайнов загрузки и парсинга документов (OCR, таблицы, чертежи), генерация эмбеддингов и иерархических саммари, проектирование гибридного поиска и RAG-ретривера, контроль качества и стоимости вычислений. Требуется production-опыт с batch-обработкой (Spark, Ray, AWS Batch), поисковыми и векторными БД, OCR и RAG-инженерией, Python и облаком AWS. Работа контракторская, удалённая.
Senior ML Engineer
~2 433 724 ₸ оценка по всем рынкам
AI-лаборатория ищет Senior ML Engineer для создания прикладных ML- и AI-решений под реальные бизнес-задачи: классический ML, NLP/LLM, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии. Нужен опыт от 4 лет в разработке ML на Python, PyTorch, умение вести задачу end-to-end от прототипа до production и выводить модели в прод. Предстоит выбирать подходы и архитектуры, проводить эксперименты, оптимизировать пайплайны, делать code review и помогать команде.