Data Scientist (NLP|LLM)

Компания "СберЗдоровье"

СберЗдоровье - аккредитованная IT-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.

Сервис начал свою работу в 2012 году под брендом DocDoc. Мы помогли миллионам людей получить помощь и продолжаем повышать качество медицинских услуг.

Об IT в цифрах:

3 бизнес-направления;

20+ команд;

380+ IT специалистов (devops, AQA, web/mobile devs, backend devs, аналитики, архитекторы и др.) из 40+ городов.

Чтобы эти цифры стали выше, а наши пользователи — счастливей, мы ищем NLP|LLM Data Scientist в команду медицинского AI

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.