Middle+/Senior ML Engineer (NLP)

Задачи: — проектирование и развитие LLM‑пайплайнов, включая диалоги, уточняющие вопросы, рекомендации, саммари и объяснение медицинских данных простым языком; — разработка агентных сценариев для сбора и валидации данных, обогащения профиля, уточнения рисков, подготовки к приёму врача и контроля следования рекомендациям; — построение tool/function calling‑сценариев для взаимодействия с внутренними сервисами; — работа с промптами, structured output, JSON‑контрактами, guardrails и fallback‑логикой; — участие в проектировании мультиагентного решения; — оптимизация стоимости, задержек и качества LLM‑вызовов; — превращение разрозненных данных пользователя (анкеты, анализы, заключения, носимые устройства) в структурированный медицинский контекст. Требования: — опыт работы в роли ML/AI/NLP/LLM Engineer от 3 лет; — практический опыт вывода ML/AI‑решений в продуктовую среду; — опыт разработки LLM‑приложений (чат‑боты, ассистенты, RAG, agents, tool calling, structured generation); — опыт NLP‑задач на реальных пользовательских или доменных данных; — уверенный опыт с LLM API и/или self‑hosted моделями, prompt engineering, prompt chaining, tool/function calling, structured outputs, fallback strategies, построение agentic workflows, RAG‑подходы (embeddings, reranking, chunking, retrieval evaluation, hallucination mitigation); — понимание LLM evaluation (offline/online метрики, golden datasets, regression testing); — опыт извлечения структурированных данных из текста и работы с OCR/document understanding (распознавание документов, таблиц, сканов, результатов анализов, layout analysis, post‑OCR correction); — уверенный Python, Git, Docker, Linux/CLI, REST API и интеграции с backend‑сервисами; — базовое понимание CI/CD, тестирования, мониторинга и observability; — умение писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами и документировать решения.