Senior Machine Learning Engineer (LLMs / Production ML)

Senior Machine Learning Engineer (LLMs / Production ML) О продукте AI-платформа в health tech / US healthcare, которая помогает больницам и медицинским учреждениям анализировать большие объёмы медицинской документации. Продукт работает в HIPAA-совместимой среде, находится на стадии активного роста после привлечения VC-инвестиций. Команда — senior-heavy, с высоким инженерным стандартом и сильной культурой ownership. Описание роли Ищем Senior Machine Learning Engineer, который будет полностью владеть ML-циклом: от проектирования датасетов до деплоя моделей в продакшн. Основной фокус — LLM-based системы, работа с большими текстовыми корпусами и оптимизация моделей для production-использования. Основные обязанности Проектирование, обучение и деплой ML-моделей в production-среде. Работа с LLM-решениями: fine-tuning, prompt engineering, RAG, эффективный inference. Проектирование и валидация датасетов с нуля для медицинских документов. Оптимизация моделей под продакшн-нагрузки: quantization, pruning, distillation, bitsandbytes. Проведение экспериментов и hyperparameter optimization (Optuna, Ray Tune и аналоги). Настройка и анализ ML-экспериментов с использованием MLflow или Weights & Biases. Участие в архитектурных решениях и масштабировании ML-пайплайнов. Тесное взаимодействие с инженерной командой и участие в принятии продуктовых решений. Требования 3–5+ лет коммерческого опыта в разработке и деплое ML-моделей в продакшене. Отличное знание Python. Практический опыт работы с PyTorch. Реальный опыт работы с LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, inference). Опыт hyperparameter optimization (Optuna, Ray Tune и т.п.). Опыт production-оптимизации моделей (quantization, pruning, distillation). Опыт проектирования и валидации датасетов с нуля. Высокий уровень самостоятельности и ответственности. Английский язык — Upper-Intermediate+. Будет плюсом Опыт работы с Transformers, Mixture of Experts (MoE). MLOps-экспертиза: Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, Prometheus. Опыт работы с AWS (core инфраструктура) и GCP (Vertex AI, Storage для LLM-нагрузок). Open-source контрибуции или сильные personal ML-проекты. Технологический стек Python, PyTorch, LLMs, RAG, MLflow / Weights & Biases, Optuna / Ray Tune, quantization & pruning, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, HIPAA-compliant environment. Процесс найма Скрининг. Take-home задание. Интервью по дизайну ML-систем. Небольшой coding-этап. Условия Таймзона: пересечение с Toronto / North America (вторая половина дня — вечер по EU). КАНДИДАТ НАХОДИТСЯ ЗА ПРЕДЕЛАМИ РБ и РФ Контракт с компанией в зоне EU. Долгосрочный проект. Full time remote job Откликаясь на вакансию пожалуйста уточняйте: * присылайте резюме на английском в PDF * когда готовы приступить * свои зп ожидания * локацию и гражданство Пишите пожалуйста @goutsta