Все вакансии

Data Scientist (NLP|LLM)

СберЗдоровье · зарплата не указана · Москва · Telegram · опубликовано 19 мая 2026 г.

Компания СберЗдоровье
Источник Telegram
Опубликовано 19 мая 2026 г.
Зарплата зарплата не указана

Описание вакансии

Москва
Что будешь делать?
Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning).
Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias.
Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails.
Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge там, где уместно, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде.
Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.
Необходимые технические
навыки:
3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код.
Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов.
Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML), умение делать корректные сравнения.
Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна.
Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией.
Будет плюсом
Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков.
Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation.
Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка.
Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманноеchunking, grounding.
Что мы можем предложить:
Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом;
Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России;
Уютный офис в Сити с панорамным видом на город, гибридный формат работы;
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.

Навыки

  • Python
  • Docker
Открыть вакансию в ленте