Weekday (YC W21) — ориентированная на Индию рекрутинговая платформа в сфере HR-технологий и SaaS. Она объединяет инструменты на базе искусственного интеллекта с обширной базой кандидатов, помогая компаниям находить и привлекать специалистов с помощью проактивного взаимодействия. Платформа поддерживает общение по электронной почте, через WhatsApp и по телефону, а кандидатам предоставляет простой способ находить подходящие вакансии и откликаться на них.
Старший инженер по машинному обучению — удалённая работа в Индии
Создавайте системы машинного обучения, LLM и мультиагентного ИИ для сферы здравоохранения для клиента Weekday. Разрабатывайте безопасные ИИ-сервисы и backend-инфраструктуру, улучшающие рабочие процессы в здравоохранении.
Индия2 500 000 ₹ – 5 000 000 ₹ / год
УдалённоПолная занятостьСредний уровеньСтарший специалистТребуемый Язык: английскийИнженер по машинному обучениюОписание
- Проектировать, внедрять, контролировать и поддерживать проприетарные модели машинного обучения, LLM и мультиагентные ИИ-системы для применения в здравоохранении.
- Создавать ИИ-решения, улучшающие работу, процессы, эффективность и предоставление услуг в сфере здравоохранения.
- Адаптировать и дообучать LLM с открытым исходным кодом, а также интегрировать корпоративные платформы LLM с учётом требований здравоохранения.
- Разрабатывать подходы к промптингу, повышающие эффективность LLM в сложных сценариях здравоохранения.
- Создавать ИИ-решения для предварительного согласования и других операционных процессов в здравоохранении.
- Разрабатывать масштабируемые, безопасные и сопровождаемые микросервисы на Python с использованием FastAPI.
- Проектировать и реализовывать RESTful API и backend-сервисы для приложений машинного обучения и ИИ.
- Развёртывать и оркестрировать сервисы с помощью Kubernetes, уделяя приоритетное внимание надёжности, масштабируемости, безопасности и операционной эффективности.
- Использовать инфраструктуру Google Cloud Platform для развёртывания и управления производственными нагрузками ИИ и машинного обучения.
- Контролировать производительность моделей и сервисов, повышая надёжность, уменьшая задержки, улучшая масштабируемость и использование ресурсов.
- Исследовать новые методы ИИ и машинного обучения для здравоохранения и применять релевантные исследования в практических решениях.
- Проводить самостоятельные технические исследования и участвовать в подготовке научных публикаций и исследовательских работ.
- Разрабатывать интеллектуальные системы моделирования, имитирующие или автоматизирующие рабочие процессы, основанные на предоставлении услуг, чтобы повысить эффективность и снизить затраты.
- Взаимодействовать с представителями продукта, инженерных команд, здравоохранения и других заинтересованных сторон, превращая требования в эффективные ИИ-решения.
- Обеспечивать соответствие ИИ-систем этическим требованиям, требованиям конфиденциальности, безопасности и регулирования в сфере здравоохранения.
- Вести техническую документацию и объяснять техническим и нетехническим заинтересованным сторонам концепции ИИ, возможности, ограничения и результаты работы систем.
- Помогать совершенствовать инженерные практики в области ИИ, процессы разработки моделей и производственную инфраструктуру.
Требования
- От трёх до пяти лет опыта создания масштабируемых систем машинного обучения, ИИ-приложений и backend-сервисов.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области, предпочтительно в вузе Tier-I.
- Практический опыт работы с большими языковыми моделями, промптингом, дообучением и генеративным ИИ.
- Глубокое знание концепций машинного обучения и практический опыт работы с TensorFlow, PyTorch или сопоставимыми фреймворками.
- Опыт разработки, развёртывания, мониторинга и оптимизации производственных моделей машинного обучения.
- Продвинутые навыки Python и практический опыт создания RESTful-микросервисов с FastAPI.
- Опыт работы с Kubernetes и развёртывания контейнеризированных приложений.
- Знакомство с Google Cloud Platform и облачной инфраструктурой для машинного обучения и ИИ.
- Опыт создания масштабируемых backend-систем и ИИ-сервисов промышленного уровня.
- Умение проводить самостоятельные исследования в области ИИ и машинного обучения и участвовать в подготовке научных или технических публикаций.
- Сильные аналитические навыки и умение решать задачи, превращая результаты исследований в практические инженерные решения.
- Понимание этики ИИ, конфиденциальности медицинских данных, безопасности и регуляторных требований.
- Отличные навыки письменной и устной коммуникации, включая умение объяснять сложные технические концепции нетехнической аудитории.
- Высокий уровень ответственности, навыки сотрудничества и способность эффективно работать в динамичной кросс-функциональной среде.
- Готовность при необходимости приезжать примерно на одну неделю в штаб-квартиру в Вадодаре, штат Гуджарат.