О компании
budu.ru – маркетплейс медицинских услуг, на котором пользователи могут сравнивать предложения клиник и лабораторий, выбирать подходящую стоимость, оплачивать услуги и записываться онлайн.
Мы ищем Senior ML/AI инженера, который будет самостоятельно проектировать, разрабатывать и поддерживать production-решения.
Чем предстоит заниматься
•Проектирование и развитие архитектуры ML/LLM-сервисов.
•Разработка и поддержка production-кода на Python/FastAPI.
•Развитие LLM-решений: классификация, matching, поиск, RAG, агентные системы, обработка медицинских текстов.
•Хостинг и интеграция собственных LLM во внутренние и продуктовые процессы.
•Fine-tuning, evaluation, мониторинг качества и вывод моделей в production.
•Создание переиспользуемых API и инструментов для продуктовых команд.
•Работа с ML-инфраструктурой: Docker, Airflow, MinIO, БД, GPU/inference-сервисы.
•Технические решения, code review, документация, взаимодействие с Product/Backend.
Обязательные требования
•Опыт: 4+ года коммерческого опыта в ML/AI с сильным практическим опытом LLM.
•LLM: Практический опыт с современными LLM: RAG, tool calling, prompt/context engineering, оценка качества LLM-систем.
•Агенты: Опыт разработки agentic / multi-agent систем и интеграции инструментов через MCP или аналогичные протоколы.
•Инфраструктура: Опыт промышленного хостинга open-source LLM (vLLM / SGLang / llama.cpp или аналоги), работа с GPU, понимание latency, throughput, memory и ограничений инференса.
•Платформы: Опыт построения внутренних LLM/AI-платформ, API или сервисов для переиспользования моделей другими командами.
•Python: Уверенный Python и способность самостоятельно писать, дорабатывать и поддерживать production-код.
•Backend: Опыт разработки backend/API для ML-сервисов (FastAPI или аналоги), понимание асинхронности и интеграций между сервисами.
•Стек: Docker, Git, SQL/PostgreSQL, Linux.
•Production: Опыт вывода ML/LLM-решений в production и дальнейшей поддержки: логирование, мониторинг, обработка ошибок, тестирование, контроль качества.
•Архитектура: Способность самостоятельно проектировать архитектуру решения и доводить задачу от идеи/эксперимента до работающего production-сервиса.
•ML: Хорошее понимание ML и метрик качества; способность выбрать между классическим ML, специализированной моделью и LLM в зависимости от задачи.
Будет преимуществом
•Опыт fine-tuning LLM/Transformer-моделей (LoRA/QLoRA/SFT).
•Опыт построения eval/regression-пайплайнов для LLM и agentic-систем.
•CI/CD и опыт эксплуатации ML/LLM-сервисов под нагрузкой.
•Очереди и асинхронная обработка.
•Опыт в MedTech и работе с медицинскими/чувствительными данными.
•Опыт с поисковыми, retrieval или matching-системами.
Условия
•ДМС и программа страхования от несчастных случаев.
•Все преимущества аккредитованной IT-компании.
•Оформление: трудовой договор (ТК РФ) с первого дня.
•Гибридный формат работы.
