Вакансии

Задачи: — Подготовка математического ядра для сервисов, связанных с поиском на Фарпосте — Помощь в улучшении инфраструктуры и внедрении современных инженерных практик для сервисов — Доработка и поддержка имеющихся ML-решений в различных частях продукта — Внедрение новых технологий и алгоритмов для решения бизнес-задач — Менторство младших специалистов Требования: — Техническое образование — Опыт в области анализа данных и машинного обучения от 2 лет — Опыт работы с текстовыми моделями — Знание основ машинного обучения и нейронных сетей — Понимание подходов к обработке текстовых данных и решению NLP задач — Уверенные навыки работы с Python, опыт работы с текстом на Python — Знание фреймворков работы с данными и ml-фреймворков — Хорошие отношения с Linux и Git — Уверенный SQL Будет плюсом: — Понимание Docker и Kubernetes — Опыт работы с Java — Опыт работы в смежных направлениях (разработчик, аналитик) — Опыт работы с Clickhouse

Задачи: — Строить сложные reward-функции, экспериментировать с масштабируемыми reward-функциями, учитывать разные особенности и элементы ответов, решать вопросы качества и скорости обучения, бороться с reward hacking. — Развивать базовую умность модели, понимать сцену на изображении (электрические схемы, геометрические рисунки) и знать графические концепты. — Создавать новые датасеты, разрабатывать многоступенчатые пайплайны для мультимодальных датасетов, учитывающие разнообразие и сложность тематик. Требования: — Гореть темой больших мультимодальных или языковых моделей, иметь опыт их обучения. — Хорошо знать NLP и CV, следить за трендами в LLM и VLM. — Уметь решать ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшен. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. — Другие бонусы, полный список доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Задачи: — Ключевое влияние на продукт: проектирование и развитие пайплайнов оценки качества всех компонент AI-чата на базе LLM-моделей и агентских систем. — Разработка мультиязычных моделей и адаптация решений под особенности разных стран для международных рынков. — Масштабирование решений и запуск AI-чата в новой стране за две недели. — Совместная работа с продуктовой и технической командами, взаимодействие с продакт-менеджерами и участие в продуктовых решениях. Требования: — Применение методов анализа данных и ML. — Владение Python и SQL. — Желание заниматься ML, NLP и аналитикой. — Умение делать выводы на основе данных. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия для предотвращения тревожности и выгорания.

Location: Hybrid - SF Bay Area Location: Hybrid- San Francisco OR Palo Alto Office, Tuesday/Thursday Job Type: Full-time W2 About Midi Health Midi Health is the largest virtual care clinic for women in midlife navigating perimenopause, menopause, and other hormonal transitions. We combine expert clinicians, evidence-based protocols, and a modern technology platform to deliver care that has historically been underserved by the healthcare system. We're a fast-growing, mission-driven company building the infrastructure and products that define this new category of care. How We Work Hybrid by design. Two days a week in-office (Tuesday and Thursday) in Palo Alto or San Francisco. We believe high-trust teams are built in person and scaled remotely. AI-native engineering. We expect every engineer to be fluent with modern AI coding tools (Claude Code, Cursor, Copilot, and similar) and to actively push the frontier of how we build software. Low-ego, high-curiosity. We approach disagreement with humility and technical rigor, not politics. We invest in each other's growth. Outcome-oriented. We move fast, own our work end-to-end, and balance speed with the durability that healthcare demands. The Difference You Will Make AI is reshaping how clinical care is delivered, and Midi is building the products at the frontier of that shift. You'll build AI-powered features and systems that genuinely change clinician and patient experience — from clinical workflow automation to patient-facing assistants to back-office intelligence — grounded in the realities of healthcare-grade safety and evaluation. What You Will Do Design, build, and ship LLM-powered features end-to-end: prompt design, retrieval, tool use, agents, evaluation, and production operations Build the evaluation harnesses and feedback loops that let us ship AI features responsibly Integrate AI capabilities deeply into patient, clinician, and operational workflows Partner with clinical, product, and safety stakeholders to define what "good" looks like Contribute to our internal AI-for-engineering practices and tooling Stay close to the research and ecosystem; bring the best of it back to the team About You 6+ years of software engineering experience, with meaningful recent time building production LLM / ML features Strong hands-on coding skills in Python; comfortable across the full stack when the feature demands it Seasoned at system design for AI systems: retrieval, orchestration, caching, evaluation, cost and latency tradeoffs Deep, hands-on command of modern AI coding tools — you're a strong follower of the frontier and apply new techniques quickly Good mentorship instincts; generous with what you learn Rigorous about evaluation and safety; allergic to vibes-only launches Strong communicator; comfortable explaining model behavior to non-technical stakeholders Low-ego, curious, humble Nice to Have Experience with healthcare, clinical NLP, or regulated AI deployments Experience building agentic systems or production RAG at scale Interview Process Recruiter Screen (30 min) Hiring Manager Screen (45 min) Live Technical Assessment (3 sessions: 150 min) On-Site Interview and Lunch (4 sessions: 150 min) While you are waiting for us to review your resume, here is some fun content to check out. Midi 2024 in Review Women Leaders Invest in Midi Patient Testimonials At Midi Health, we are committed to pay transparency and equity. The estimated salary range for this role is $170,000-$210,000 per year, based on factors such as experience and skills. In addition to base salary, employees are eligible for a wide range of benefits and equity in the company, We believe in fair and competitive compensation practices that align with our values of equity and inclusion. If you have any questions about how we determine pay, we’re happy to discuss further in the hiring process. #li-ps1 At this time, Midi is unable to provide visa sponsorship. All Candidates must be authorized to work in the United States without current or future sponsorship needs. Please note that all official communication from Midi Health will come from an @joinmidi.com email address. We will never ask for payment of any kind during the application or hiring process. If you receive any suspicious communication claiming to be from Midi Health, please report it immediately by emailing us at careers@joinmidi.com . Midi Health is an Equal Opportunity Employer. We are committed to pay equity and ensure that all qualified applicants receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, or protected veteran status. Our compensation philosophy is based on fair, objective criteria and the impact of the role, regardless of an applicant’s salary history. Please find our CCPA Privacy Notice for California Candidates here .

Location: Hybrid - SF Bay Area Location: Hybrid- San Francisco OR Palo Alto Office, Tuesday/Thursday About Midi Health Midi Health is the largest virtual care clinic for women in midlife navigating perimenopause, menopause, and other hormonal transitions. We combine expert clinicians, evidence-based protocols, and a modern technology platform to deliver care that has historically been underserved by the healthcare system. We're a fast-growing, mission-driven company building the infrastructure and products that define this new category of care. How We Work Hybrid by design. Two days a week in-office (Tuesday and Thursday) in Palo Alto or San Francisco. We believe high-trust teams are built in person and scaled remotely. AI-native engineering. We expect every engineer to be fluent with modern AI coding tools (Claude Code, Cursor, Copilot, and similar) and to actively push the frontier of how we build software. Low-ego, high-curiosity. We approach disagreement with humility and technical rigor, not politics. We invest in each other's growth. Outcome-oriented. We move fast, own our work end-to-end, and balance speed with the durability that healthcare demands. The Difference You Will Make You'll set the direction for how Midi builds with AI — across clinical workflows, patient experience, and operational intelligence. You'll own the architecture of our AI systems, the evaluation practices that keep them safe, and the standards that let every engineer at Midi ship AI features confidently. This is the role for someone who wants to define what AI engineering looks like in a modern healthcare company. What You Will Do Lead technical strategy for AI/LLM systems across Midi's product surfaces Architect retrieval, orchestration, agentic, and evaluation systems that run reliably in production Set the standards for AI safety, evaluation, observability, and responsible rollout in a healthcare context Partner with clinical, product, and executive leadership to shape the AI roadmap Mentor senior and mid-level engineers into strong AI engineers; raise the AI literacy of the whole org Lead the frontier: evaluate new models, techniques, and tools, and bring the right ones into the team About You 10+ years of software engineering experience, with deep recent time leading production AI/LLM systems Seasoned hands-on coder; still writes production Python regularly Seasoned system designer for AI systems at scale — retrieval, agents, evaluation, latency, and cost Authority in AI engineering: teams and leaders defer to your judgment, and you can defend it rigorously Leader at the AI frontier: you set how the team uses AI tooling and how we build AI products Seasoned mentor; you've grown engineers into strong AI builders Strong communicator with product, clinical, and executive stakeholders; thoughtful about risk and safety tradeoffs Low-ego, curious, humble Nice to Have Healthcare, clinical NLP, or regulated AI deployment experience Track record of shipping agentic or large-scale RAG systems in production Interview Process Recruiter Screen (30 min) Hiring Manager Screen (45 min) Live Technical Assessment (3 sessions: 150 min) On-Site Interview and Lunch (4 sessions: 150 min) While you are waiting for us to review your resume, here is some fun content to check out. Midi 2024 in Review Women Leaders Invest in Midi Patient Testimonials At Midi Health, we are committed to pay transparency and equity. The estimated salary range for this role is $200,000-$250,000 per year, based on factors such as experience and skills. In addition to base salary, employees are eligible for a wide range of benefits and equity in the company, We believe in fair and competitive compensation practices that align with our values of equity and inclusion. If you have any questions about how we determine pay, we’re happy to discuss further in the hiring process. #li-ps1 At this time, Midi is unable to provide visa sponsorship. All Candidates must be authorized to work in the United States without current or future sponsorship needs. Please note that all official communication from Midi Health will come from an @joinmidi.com email address. We will never ask for payment of any kind during the application or hiring process. If you receive any suspicious communication claiming to be from Midi Health, please report it immediately by emailing us at careers@joinmidi.com . Midi Health is an Equal Opportunity Employer. We are committed to pay equity and ensure that all qualified applicants receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, or protected veteran status. Our compensation philosophy is based on fair, objective criteria and the impact of the role, regardless of an applicant’s salary history. Please find our CCPA Privacy Notice for California Candidates here .

Location: Halifax Workplace: Remote WHO ARE WE? Cohere is the leading security-first enterprise AI company. We build cutting-edge foundation AI models and end-to-end products that are designed to solve real-world business problems. We’re training and deploying frontier models for enterprises who are building AI systems. We believe that our work is instrumental to the widespread adoption of AI and we are looking for folks that want to be part of that. We obsess over what we build. Each one of us is responsible for contributing to increasing the capabilities of our models and the value they drive for our customers. Cohere is a team of researchers, engineers, designers, and more, who are all passionate about their craft. We are a global technology company headquartered in Toronto with key offices in London, New York City, San Francisco, Montreal, Paris, Berlin and Seoul. Join us! Why this role? In this role, you will have ownership of the full sales cycle - from identifying leads to closing deals with Global 2000, large enterprises within Eastern Canada. We’re looking for an approachable and compelling communicator who loves working with prospects to uncover their needs and feels comfortable developing tailored value propositions around how Cohere’s platform can help them achieve their business goals. You’ll lay the foundation for Cohere’s growth by owning your territory and collaborating with teammates across customer success, sales development, marketing, and solution architecture. You’ll be the voice of the field and help our product and engineering teams prioritize the Cohere roadmap with customer-centric care. It’s a highly self-directed role, so you should be someone who thrives in an unstructured and quickly evolving environment. And your opportunity for impact will be astronomical — Cohere has skies-the-limit potential, and you’ll help us reach it.   As an Account Executive you will: - Focus on net-new logo acquisition via outbound activity and relationship building with key stakeholders while also bringing a strong network of key decision-maker and influencer contacts to drive strategic partnerships and win sales opportunities - Work closely with customers and prospects as a consultative, trusted advisor who deeply understands their challenges and goals, their technology ecosystem, and will tailor solutions to drive measurable impact for their businesses - Work in close partnership with channel partners to find opportunities to scale outreach and customer satisfaction in your region - Collaborate with product and engineering teams as well as customer success on strategic motions to deliver solutions to large enterprise customers - Collaborate with Sales Development Representatives to drive top of funnel activity - Own the full sales cycle – from initial outreach through proof-of-concept, deal close, and deployment ; this is not a transactional sale that you can walk away from after the contract is signed but rather requires ongoing oversight of the project to ensure success You may be a good fit if you have: - 8-12+ years of previous B2B sales experience with Global 2000 and large enterprises negotiating and closing transformational multi-year (2-5 year) SaaS deals in the 7 figure range, and a track record of high performance and exceeding quota - Previous experience as a technical consultative salesperson, selling complex products, such as developer tools, API products, or AI / NLP solutions, are a plus. - Previous experience working with customers during the deployment phase of the engagement, aligning on how best to configure and customize the solution that supports success in production and builds trust to set up for expansion and growth - Previous experience working with channel partners such as cloud hyperscalers and system integrators to drive sales cycles and hit shared revenue goals - High tolerance for ambiguity - as an early sales hire, you’ll have to be a self-starter, doer and a strategist who is capable of wearing many hats and doing what it takes to figure out a path to success - Curiosity - you want to go deep on NLP and become an expert on our technology while considering how to fit into a large organization’s technology landscape - Fantastic communication skills - you are a great listener, have a knack for understanding what matters most to others, build strong relationships, can speak to the c-suite, and feel comfortable speaking to both technical and non-technical audiences Additional Requirements: - Deep understanding of the enterprise landscape, including key trends, challenges, and opportunities - Ability to articulate the value of AI and NLP solutions in the context of Fortune 2000 operations. FULL-TIME EMPLOYEES AT COHERE ENJOY THESE PERKS: - A weekly lunch stipend of $75/£75 or equivalent in your local currency for lunch. - Full health and dental benefits, including a separate budget for mental health. - RRSP matching, 401K, Pension Scheme. - 100% Parental Leave top-up for up to 6 months, for either parent. - Annual enrichment benefits: Arts & culture, fitness/wellness, quality time, and a workspace improvement credit. Education & learning stipend for conferences, courses, and coaching. - 6 weeks of paid vacation (30 working days!) - Budget for traveling to other offices if you are remote, plus an annual company offsite. HOW AND WHERE WE WORK: - Cohere is remote-friendly, but we also have offices in Toronto, London, New York City, San Francisco, Montreal, Paris, Berlin and Seoul with more opening soon. - For those in the office: a daily lunch program, plenty of snacks, and regular community and social events. - For those not near an office: a co-working benefit so you can work alongside others in your city. - Everyone receives a $500 home office stipend to set up your workspace properly. If any of the above doesn’t line up exactly with your experience, we still encourage you to apply. We strive to create an inclusive work environment for all; we welcome applicants from all backgrounds and are committed to providing equal opportunities. Should you require any accommodations during the recruitment process, please submit an Accommodations Request Form https://docs.google.com/forms/d/12a6IrLdF3kI2nonKSr4tiFuz18rLQbaeYV-JM9L4o9Q/edit, and we will work together to meet your needs. We may use AI-enabled tools to screen and assess applicants against the criteria for this position. This helps our recruiters identify potentially qualified candidates, but it doesn't limit the applications our recruiters may review or consider. Beware of Scams: Cohere will never ask for payment or third-party services (e.g., CV writing) as part of our hiring process. All legitimate roles are listed on the Cohere careers page and LinkedIn only, with all communications from Cohere employees coming from an @cohere.com or @cw.cohere email alias. If jobs are viewed on other sites then please verify these through our official careers https://cohere.com/careers page.

Задачи: — Обучение ML-моделей под разные задачи, включая прогнозаторы кликов, конверсий, ставок и работу с аукционами. — Обучение мультиязычных NLP-моделей и адаптация решений под особенности конкретных стран. — Строительство end-to-end ML-пайплайнов: сбор и подготовка данных, офлайн- и онлайн-метрики, оптимизация инференса. — Совместная работа с продуктовой и технической командами, участие в инженерных и продуктовых решениях. Требования: — Опыт построения end-to-end ML-пайплайнов и доведения решений до продакшена. — Желание заниматься прикладными ML-исследованиями. — Практический опыт в NLP или RecSys. Условия: — Корпоративная подписка на чекапы, спорт, терапию, образовательные курсы и другие бонусы в Яндексе.

Команда DS Lab — это RnD-подразделение внутри департамента Trust & Safety, которое разрабатывает решения для повышения доверия и безопасности пользователей на площадке. Мы работаем с широким спектром AI-задач, используем современный стек технологий, а также регулярно внедряем SOTA-подходы для того чтобы быть быстрее и умнее тех, кто пытается обмануть бизнес и пользователей. Задачи: — Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке; — Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от глубокого анализа данных и поиска гипотез до запуска решений в production и их мониторинга; — Работать с передовыми архитектурами (Transformer, LLM, VLM), проектируя на их основе сложные решения, включая автономные агентские системы; — Изучать текущие бизнес-процессы департамента, находить точки роста и внедрять инновационные методы для их качественного улучшения; — Исследовать SOTA-подходы к решению сложных задач и адаптировать их под специфику и потребности бизнеса. Требования: — Успешно реализовали сложные технические проекты «с нуля» и обладаете опытом доведения своих решений до этапа промышленной эксплуатации в высоконагруженных системах; — Детально понимаете устройство современных нейросетевых архитектур (включая трансформеры, мультимодальные системы и агентские паттерны) и имеете опыт их практического применения; — Обладает глубокой экспертизой в CV и/или NLP; — Уверенно владеете современным стеком разработки и фреймворками для DS/ML, понимаете принципы оптимизации производительности моделей; — Способны самостоятельно вести проект, декомпозировать задачи, оценивать риски, аргументировать выбранный подход, коммуницировать со стейкхолдерами и заказчиками; — Умеете работать в условиях высокой неопределенности, быстро проверять гипотезы и вовремя отказываться от неработающих подходов; — Используете Claude Code, Codex и другие агентные инструменты в ежедневной работе: умеете декомпозировать задачи под агента, писать контекст и инструкции, проверять и дорабатывать результат. Будет здорово, если вы: — Имеете опыт работы с агентскими решениями или понимаете принципы их построения на базовом уровне; — Умеете быстро создавать работающие прототипы и интерактивные инструменты для демонстрации результатов заказчикам; — Обладаете экспертизой в области Trust & Safety и/или имеете опыт работы в крупных E-commerce проектах; — Есть опыт в edge computing, распознавании речи или машинном переводе.

Задачи: — Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов; — Работать с RAG-подходами: подготовка данных, индексация, поиск релевантного контекста, генерация ответа на его основе; — Участвовать в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем; — Настраивать фактчекинг, фильтрацию и оценку качества ответов модели; — Разрабатывать пайплайны для суммаризации полезного контента; — Сравнивать результаты, подготовленные моделью, с редакционными версиями материалов, в том числе на примере «Картины дня»; — Создавать и развивать векторные поисковые индексы для задач RAG; — Тестировать промпты, гипотезы и подходы к улучшению качества ответов. Требования: — Опыт разработки на Python; — Опыт работы с задачами NLP: обработка текстов, классификация, генерация, суммаризация, NER, семантический поиск или похожие задачи; — Понимание принципов работы LLM и практический опыт их применения; — Опыт или хорошее понимание RAG-подходов; — Опыт работы с библиотеками и инструментами для ML/NLP: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Transformers или аналогами; — Понимание fine-tuning/LoRA/prompt engineering на уровне, достаточном для прикладных задач; — Умение оценивать качество моделей и промптов: метрики, сравнение результатов, базовый benchmarking; — Знание SQL и опыт работы с базами данных; — Готовность разбираться в продуктовой задаче, а не только в модели. Условия: — Официальное трудоустройство; — ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; — Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»; — Бесплатная подписка на сервисы партнеров; — Полный день в офисе, гибридный график или 100% дистанционный формат работы; — Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; — Насыщенная корпоративная жизнь.

Задачи: — Исследование и разработка LLM: полный цикл работы с языковыми моделями от гипотез и экспериментов до оптимизации и внедрения в продакшен. — Проведение A/B-экспериментов: валидировать гипотезы через масштабные A/B-тесты, анализировать влияние на ключевые продуктовые и бизнес-метрики. — Работа с продуктом: взаимодействовать с инженерами и продакт-менеджерами для превращения исследовательских решений в рабочие фичи. — Анализ и оптимизация: отслеживать качество моделей, искать точки роста и устранять слепые зоны в данных и алгоритмах для улучшения ключевых метрик. Требования: — Хорошее знание основ современного ML и DL. — Готовность работать с большими данными и распределёнными вычислениями. — Желание заниматься прикладными ML-исследованиями. — Практический опыт в NLP или RecSys. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия, а также другие бонусы.

Задачи: — Управление полным циклом продаж от первого звонка/теплого лида до подписания контракта (краткосрочные проекты и долгосрочные технические партнерства). — Тесное взаимодействие с командой лидогенерации для направления и активного участия в стратегии поиска клиентов на Upwork. — Эффективная квалификация клиентов с минимальной нагрузкой на них и предложение гибких решений при превышении бюджета. — Координация с бизнес-аналитиками, дизайнерами и техническими командами для подготовки оценок и передачи проектов менеджерам. — Продажа веб-приложений (React, Node, Python), AI/ML проектов и контрактов на расширение команды (Outstaff) сроком более 6 месяцев. — Активное использование AI-инструментов для ускорения процессов, анализа требований и подготовки предложений. — Быстрая и проактивная коммуникация с международными клиентами, адаптация к часовым поясам США, Канады и Европы. Требования: — Опыт работы в IT бизнес-развитии не менее 2 лет с акцентом на закрытие сделок. — Обязательный опыт лидогенерации не менее 2 лет. — Подтвержденный опыт продаж аутсорсинговых проектов веб-приложений и долгосрочных контрактов. — Опыт управления несколькими пресейл-процессами и ведения сложных переговоров. — Практический опыт использования AI-инструментов для оптимизации продаж. — Проактивность и лидерские качества, умение планировать и не ждать готовых брифов. — Уверенное владение CRM и ERP системами. — Свободное владение английским языком (C1+). — Проживание за пределами России и Беларуси. Плюсы: — Опыт продажи проектов с оплачиваемыми фазами Discovery. — Опыт продажи AI/ML проектов (NLP, Computer Vision и др.). — Опыт продажи контрактов на расширение команды / Outstaff. — Способность участвовать в технических обсуждениях по React, Node.js, Python или Flutter. Условия: — Полностью удаленная, полная занятость. — Гибкий график с работой в европейских и международных часовых поясах. — Базовая зарплата $800–1000 + неограниченная комиссия 5–8%. — Оплата испытательного срока $1300–1500 при выполнении активностей. — 20 оплачиваемых отпускных дней + 5 больничных + дополнительные выходные. — Работа с международными клиентами на высокоценных проектах. — Культура AI-first: активное использование и разработка AI. — Возможности карьерного роста в расширяющемся отделе бизнес-развития.

Задачи: — разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей на PyTorch и/или TensorFlow — проектирование end-to-end ML-пайплайнов — работа с LLM, NLP, Computer Vision и Generative AI — подготовка моделей к production и масштабированию — интеграция моделей с backend — оптимизация inference и производительности — построение MLOps-процессов — работа с Docker и cloud-инфраструктурой — принятие архитектурных решений и техническое руководство AI-командой Требования: — от 4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering — практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production — уверенный Python — PyTorch и/или TensorFlow — понимание Machine Learning и Deep Learning — знание ML-метрик и методов оптимизации моделей — Docker, Git — AWS или аналогичные cloud-платформы — практический опыт с MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker или аналогичными MLOps-инструментами — свободный английский язык Условия: — full-time — офис в Ташкенте — официальное трудоустройство по ТК Узбекистана — вилка от $3,500

Location: Remote Workplace: Remote Our Team Dandelion Health unlocks a layer of unexplored clinical depth that has been previously inaccessible at scale. By combining all the raw multimodal data from community health systems with validated AI models, we deliver regulatory-grade scientific insights and products that give teams the evidence to design better trials, enroll the right patients, and generate AI-powered insights that drive confident decisions across the development and commercial lifecycle. Your Role You are a healthcare data scientist who knows your way around clinical and electronic health record data. Your primary responsibility is to partner collaboratively with our clients to develop data science solutions and analyze AI-ready datasets to provide key insights using multimodal data. You will curate datasets by identifying patient subpopulations or disease cohorts, and pool multimodal data to drive rapid exploratory AI/ML and Real-World Evidence analyses, model experimentation, and/or model validation. You will lead analytics research from inception to closeout by having ownership over study design, data curation strategies, effort estimation, analytic design, and delivery of final results. You will use your data expertise, programming abilities, and critical thinking skills to support our clients by designing and delivering solutions to help them tackle a broad range of business challenges. Your team’s ultimate goal is to deliver the highest-quality data possible to our clients, who are building products that improve patient health, and demonstrate the value of these data. You will report to the Research Data Science Manager.   Responsibilities Your day-to-day responsibilities will include the following: - Collaborate with clients to develop creative analytic solutions that create value and address challenges across critical areas of their business. - Design statistical analysis plans for evidence generation projects that include methodology, results structure, expected outputs and dataset requirements; - Query complex source systems in a range of health data sources (e.g., EMRs, ECG data, DICOM data) to identify and map data elements in order to create high-quality datasets for analytic and AI use cases; - Develop descriptive analyses and in-depth predictive and causal inference models to drive evidence generation on Dandelion data and enhance existing data products; - Summarize the methods and results from projects into clear explanations and documentation for internal and external audiences including for submission to conferences and peer-reviewed publications; - Support all phases of SQL/analytical programming, data management, quality control, and reporting for analytics projects; - Develop code and documentation to deliver high-quality and HIPAA-compliant data products on time to internal and external customers; - Create summarized findings and recommendations that are clearly presented and adapted for audiences that have a varying range of technical and clinical experience; - Identify and resolve problems using your knowledge, background, and troubleshooting skills; - Ensure accuracy, data integrity, and validity of data and analysis in all work; - Present to senior leadership as well external audiences You are not afraid to dig into massive, confusing, disorganized new datasets and get them under control. You are excited to learn new environments, languages, and skills. This is a small, early stage company with enormous ambitions and everyone pitches in across the team.   Qualifications - M.S. or PhD degree in a relevant field, such as Biomedical Informatics, Data Science, Biostatistics, or B.S. with at least seven years of experience - Experience in client interaction, crafting project proposals, and leading teams. - Background in statistical modeling and real-world data analysis - Fluency in Python and SQL - 1+ years experience with extracting, curating, and analyzing data created within the HIT and healthcare delivery ecosystem (e.g., EMR, claims, registry); this may include knowledge of the roles of data exchange and content standards (e.g., FHIR, CDA, CQL) and clinical terminology standards (e.g., ICD, CPT, LOINC, SNOMED-CT, NDC, RxNorm) - Strong technical writing, editing, and communication skills along with a collaborative, client-first mindset - Excellent organizational skills with an ability to embrace change and effectively manage multiple projects and consistently plan work to meet deadlines - Experience working in or with startups is a plus Technology Experiences and Skills   We don’t expect anyone to have all of the following skills or experiences, but we do seek candidates who are interested in growing their skill sets and working with healthcare data in all its glorious complexity. The Data Team works closely with our Engineering Team to put our work into production and meet client needs. - SQL - Python and/or R - Git and version control - Familiarity with encryption methods and writing regular expressions - Prior experience querying EDWs or databases and creating reports or analytics for healthcare data - Familiarity with the data aspects of electronic medical records, ex. Epic, Cerner, Allscripts - Prior experience working with insurance claims data - Familiarity with medical terminologies or controlled vocabularies such as ICD-10, SNOMED-CT, LOINC, CPT/HCPCS, NDC, and RxNorm - Any medical ontology experience - Any NLP experience - Any experience working with DICOM or other imaging modalities - Experience with OMOP common data model - Familiarity with Machine Learning concepts - Experience with AWS Note that familiarity with machine learning model development and deployment is not required for this position, but familiarity with high-level ML concepts is a plus. Nature of our work   Our work is fast paced and iterative. We are growing, and we want to support our team members to grow in their skills as well. We are building a team that approaches problems with a diversity of perspectives, values experimentation, and refining our approach based on that experimentation. We work with the full spectrum of healthcare data from tabular data, videos, images, waveforms, etc. If a health system collects it, we might work with it! If this looks like a partial fit, please reach out, we would love to share more about the work we do for you to understand if it would be a good fit for you. There is occasional travel for in-person company working days on roughly a quarterly basis. Team Benefits - Remote work and flexible hours. Availability needed for meetings, which we try to keep to a healthy minimum - Complete wellness benefits including healthcare, dental, vision, PTO, sick days and more. Ask for details - Professional development days to build your skills - Collegial work environment - Academic bent towards inquiry and problem solving but start-up speed and flexibility - Great balance of focus time to work on projects but easy to access team members to discuss issues and work collaboratively - Dandelion is a mission-driven company that is focused on improving patient care

Задачи: - Развивать ядро матчинга: retrieval кандидатов по текстовым, картиночным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар, работать с атрибутами товаров - Улучшать NLP-часть пайплайна с учетом специфики оптовых товаров: обработка названий, извлечение атрибутов из описаний, дообучение эмбеддинг-моделей - Доводить решения до прода и отвечать за них Требования: - Сильное понимание NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск, опыт дообучения моделей под свою задачу - Опыт в задачах матчинга - Опыт в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в продакшен от 3-х лет - Уверенные знания Python, ML-стека, SQL - Умение выбирать решение под задачу: не использовать нейросеть там, где достаточно эвристики, и наоборот - Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning), LLM/VLM в задачах классификации/ранжирования будет плюсом

Задачи: — Проектировать, разрабатывать и обслуживать масштабируемые серверные системы для поддержки развертывания. — Создавать надежные и эффективные API в платформу GotIt. — Создавать системы хранения и поиска данных, оптимизированные для обработки больших объемов текстовых данных, необходимых для задач обучения и вывода. — Выявлять проблемные места в производительности и оптимизировать, повышая эффективность и оперативность серверных служб. — Внедрять передовые методы обеспечения безопасности для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соответствия отраслевым стандартам и правилам. Требования: — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных областях. — Минимум 5 лет опыта в серверной разработке с упором на проектирование и внедрение масштабируемых систем. — Опыт серверной разработки на Kotlin, либо Java, но с переходом на Kotlin. — Знание английского языка. — Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и разработка эффективных моделей данных. — Опыт проектирования и разработки RESTful API и использования WebSocket. — Знание облачных платформ AWS, Azure или Google Cloud, опыт развертывания и управления серверными службами в облаке. — Понимание принципов DevOps и опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. — Знания в области машинного обучения, знакомство с TensorFlow, PyTorch является плюсом. — Опыт работы с технологиями и платформами обработки естественного языка (NLP). — Опыт работы в Agile. — Вклад в проекты с открытым исходным кодом или активное участие в технических сообществах. — Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Apache Hadoop или Spark. Условия: — Частичная занятость. — Возможность присоединения к международной команде на постоянной основе на полный день. — Возможность стать руководителем направления. — Возможность путешествий/переезда в США.

Задачи: — Проектировать, разрабатывать и обслуживать масштабируемые серверные системы для поддержки развертывания. — Создавать надежные и эффективные API в платформу GotIt. — Создавать системы хранения и поиска данных, оптимизированные для обработки больших объемов текстовых данных. — Выявлять проблемные места в производительности и оптимизировать серверные службы. — Внедрять передовые методы обеспечения безопасности для защиты конфиденциальных данных и соответствия стандартам. Требования: — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных областях. — Минимум 5 лет опыта в серверной разработке с упором на проектирование и внедрение масштабируемых систем. — Опыт серверной разработки на Kotlin или Java с переходом на Kotlin. — Опыт продумывания архитектуры приложения и проработки ключевого функционала. — Знание английского языка. — Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и разработка эффективных моделей данных. — Опыт проектирования и разработки RESTful API и использования WebSocket. — Знание облачных платформ AWS, Azure или Google Cloud и опыт управления серверными службами в облаке. — Понимание принципов DevOps и опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. — Знания в области машинного обучения (TensorFlow, PyTorch) являются плюсом. — Опыт работы с технологиями и платформами обработки естественного языка (NLP). — Опыт работы в Agile. — Вклад в проекты с открытым исходным кодом или участие в технических сообществах. — Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Apache Hadoop или Spark. Условия: — Удаленная работа. — Частичная занятость. — Возможность присоединиться к международной команде на полный день. — Перспектива стать руководителем направления. — Возможность путешествий и переезда в США.

Требования: 1) Коммерческий опыт работы от 3-х лет. 2) Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ (обязательно в том числе AI агентов на базе LLM) в роли Data Scientist/AI Engineer. 3) Знание основ Classic Machine Learning, хорошее знание Deep Learning (NLP). 4) Глубокое понимание архитектуры Transformer. 5) Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов. 6) Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). 7) Работа со стеком Python - Torch, Transformers. 8) Опыт разработки интеграций с ИТ-системами. 9) Опыт промышленной работы с k8s. Обязанности: - Артефакты тестирования гипотез/экспериментов: описание подхода/модели, соответствующие значения метрик (выбранных для данного решения), тестовый сет/бенчмарк. - Артефакты продукта в целом: описание проекта, архитектура (утвержденная и согласованная с архитекторами и информационной безопасностью (ИБ)), согласование от ИБ что решение может быть использовано в продакшн, код продукта и документация к нему, инструкция по разворачиванию решения в контуре компании. - Все вышеперечисленные артефакты размещены в контуре заказчика (Gitlab, Confluence).

Задачи: — Разработка и внедрение ML моделей на клиентской базе B2C и B2B для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов. — Работа с рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций. — Создание NLP-моделей на текстовых данных. — Использование продвинутых подходов классического ML, включая uplift-моделирование, работу с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы. Обязанности: — Построение ML моделей на основе табличных данных, последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовых данных. — Написание production-ready кода и передача его в CI/CD пайплайн команды MLOps с ответственностью за качество кода и воспроизводимость. — Улучшение процесса построения моделей, разработка прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде. — Выдвижение data-driven гипотез и предложений для запуска новых механик, поиск инсайтов в данных. Требования: — Глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP алгоритмы). — Понимание основных Deep Learning подходов. — Продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса). — Отличное знание Python, включая библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch. — Опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере). Условия: — Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская. — Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия. — Корпоративный спортзал и зоны отдыха. — Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития. — Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа. — Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%. — Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров. — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.