Ваше влияние
Мы ищем старшего инженера по машинному обучению для присоединения к команде ML Engineering в подразделении Patient Solutions.
Ваша миссия — улучшить доступ людей к качественной медицинской помощи и управление своим здоровьем с течением времени, создавая и руководя системами ИИ и машинного обучения, которые приносят реальный, измеримый эффект. Вы будете работать в функциональной команде, разрабатывающей интеллектуальные решения для пациентов, от умного поиска специалистов до управления долгосрочным уходом, играя ключевую техническую роль в формировании масштабирования наших возможностей ИИ по всей Европе.
Работа в технической команде Doctolib означает создание инновационных продуктов и функций для улучшения повседневной жизни медицинских команд и пациентов.
Что вы будете делать
Ваши обязанности включают, но не ограничиваются:
•Проектирование и внедрение решений на основе машинного обучения и ИИ, соответствующих целям продукта для пациентов, охватывающих поиск, извлечение информации и персонализированные пути ухода
•Создание и поддержка масштабных конвейеров извлечения данных, включая гибридный поиск, системы встраивания, векторные базы данных и многоступенчатые архитектуры повторной ранжировки
•Разработка, тонкая настройка и оценка моделей LLM и VLM с использованием таких техник, как дистилляция знаний, архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) и инженерия подсказок
•Создание и оркестрация агентных ИИ-систем, интеграция внешних данных и возможностей через инструменты и интеграции на базе MCP
•Определение метрик, соответствующих целям продукта, проведение контролируемых сквозных экспериментов с использованием W&B, MLFlow или Braintrust и коммуникация результатов для руководства продуктовыми и техническими решениями
•Внедрение решений в продакшн в сотрудничестве с командой ML платформы, обеспечение надежности, наблюдаемости и производительности в масштабе, а также выступление в роли технического ориентира для повышения стандартов и практик команды
Кто вы
Прежде чем продолжить: если у вас нет точного профиля, описанного ниже, но вы считаете, что это описание работы соответствует вашим навыкам, мы все равно призываем вас подать заявку.
Вы отлично подойдете, если вы:
•Имеете более 7 лет опыта в области машинного обучения, глубокого обучения или инженерии ИИ с успешным опытом перевода моделей от прототипа до масштабного продакшна
•Обладаете сильным опытом в области информационного поиска и современных стеков поиска: гибридный поиск (разреженный + плотный), масштабные встраивания и векторные базы данных, многоступенчатые конвейеры извлечения и повторной ранжировки, архитектуры RAG и интеграции на базе инструментов/MCP
•Владеете навыками разработки приложений с LLM и VLM: тонкая настройка, архитектуры MoE (через LiteLLM или Model Garden), дистилляция знаний, инженерия подсказок и систематическое бенчмаркинг систем LLM/VLM
•Имеете практический опыт создания и оркестрации агентных ИИ-систем (например, с использованием ADK)
•Проявляете высокую научную строгость: проектируете метрики, соответствующие целям продукта, проводите контролируемые эксперименты и четко коммуницируете результаты как с продуктовыми, так и с инженерными заинтересованными сторонами
•Имеете опыт эксплуатации масштабных приложений в продакшне (мониторинг, надежность, производительность, наблюдаемость), обладаете сильными аналитическими навыками и подходите к работе с ориентацией на пользователя. Свободно владеете английским языком
Было бы замечательно, если вы:
•Имеете опыт работы в B2C маркетплейсах
•Обладаете опытом в других методологиях машинного обучения: поиск шаблонов, рекомендательные системы, эксперименты или причинно-следственный вывод
Жизнь в Doctolib Tech
•Наши решения построены на единой полностью облачной платформе, поддерживающей веб- и мобильные интерфейсы, несколько языков и адаптированной к требованиям стран и медицинских специальностей.
•Наш стек включает Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift и React Native.
•Мы этично используем ИИ во всех наших продуктах, чтобы расширить возможности пациентов и медицинских специалистов.
Что мы предлагаем
•Бесплатное комплексное медицинское страхование (базовый пакет) для вас и ваших детей
•25 оплачиваемых дней отпуска в год, плюс до 14 дней RTT
•Бесплатные услуги по психическому здоровью и коучингу через нашего партнера Moka.care
•Возможность работать из-за границы до 10 дней в году благодаря политике гибких дней
•Ланч-вокеры (карта Swile) стоимостью 8,50 € за рабочий день, из которых 4,50 € покрывает Doctolib
•Субсидия от производственного совета на частичное возмещение членства в спортивном клубе или творческом классе
•50% возмещение стоимости проездного на общественный транспорт
•Программа ParentCare: полное покрытие зарплаты (100%) в первый месяц отпуска по рождению ребенка и 75% во второй месяц, оплачиваемое Doctolib
•Участие в долгосрочной программе распределения стоимости компании для сотрудников DoctoGrowth
•Для сотрудников с инвалидностью и лиц, ухаживающих за ними, пакет, включающий адаптацию политики удаленной работы, дополнительные выходные по медицинским причинам и психологическую поддержку
•Поддержка при релокации в случае международной мобильности
•Доступ к лучшим инструментам ИИ для кодирования, разработки и специализированного обучения
Наш процесс собеседования
•Собеседование с рекрутером
•Собеседование по разработке функционала
•Собеседование по проектированию системы
•Поведенческое собеседование
•По крайней мере одна проверка рекомендаций
Детали вакансии
•Постоянная позиция
•Полная занятость
•Местоположение: офис Doctolib в Париже, Леваллуа-Перре
•Гибридный режим работы (3 дня в неделю в офисе)
•Дата начала: как можно скорее
