Задачи:
— Вести переговоры с министрами, главврачами, учёными и владельцами крупнейших компаний.
— Находить темы, которые завтра будут обсуждать все.
— Придумывать форматы и запускать проекты.
— Определять, куда растёт медиа.
Условия:
— Официальное трудоустройство.
— График: офис (5/2).
— Зарплата по договорённости.
Отбор проходит с идеей: кандидат получает двух героев и должен придумать вокруг них истории, которые взорвут интернет. Задание нужно выполнить и прислать работодателю.
Вакансия направлена на человека с амбициями сделать главное медиа о фарме в стране, быстро собрать имя, связи и портфолио на уровне первых лиц отрасли, запускать свои идеи и проекты, которые станут профессиональной визиткой.
Задачи:
- Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения.
- Поддержка Python backend сервисов в распределенной системе.
- Разработка REST API.
- Увеличение покрытия юнит-тестами, внедрение автоматизированного тестирования.
- Повышение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов.
- Регулярное обновление схемы базы данных.
- Создание переиспользуемой кодовой базы с высокой гибкостью.
- Сотрудничество с врачами и AI-учеными для построения моделей, связанных с процессами клинического принятия решений.
Требования:
- Опыт разработки на Python от 2 лет.
- Опыт проектирования веб-приложений и баз данных.
- Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP).
- Опыт работы с SQL: запросы, проектирование баз данных, инструменты миграции.
- Опыт работы с Linux, Docker.
- Английский уровень B2 и выше.
Желательные квалификации:
- Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7).
- Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, k8s).
- Опыт с JavaScript.
- Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
- Формальное образование в области компьютерных наук.
- Опыт разработки агентов.
Условия:
- Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учеными и врачами.
- Множество возможностей для роста и обучения.
- Интересные задачи.
- Ежемесячные бонусы.
- Акции для сотрудников.
- Полная занятость.
- Гибкий график работы.
Процесс собеседования:
- Скрининг
- Техническое интервью 1.5 часа
- Интервью на соответствие корпоративной культуре
Задачи:
— Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения.
— Поддержка Python backend-сервисов в распределённой системе.
— Разработка REST API.
— Повышение покрытия unit-тестами, внедрение автоматизированного тестирования.
— Улучшение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов.
— Регулярное обновление схемы базы данных.
— Создание переиспользуемой и гибкой кодовой базы.
— Взаимодействие с врачами и AI-учёными для построения моделей, связанных с клиническими процессами принятия решений.
Требования:
— Опыт разработки на Python от 2 лет.
— Опыт проектирования веб-приложений и баз данных.
— Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP).
— Опыт работы с SQL, запросами, проектированием баз данных, инструментами миграции.
— Опыт работы с Linux и Docker.
— Английский уровень B2 и выше.
Преимущества:
— Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7).
— Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, Kubernetes).
— Опыт с JavaScript.
— Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
— Формальное образование в области компьютерных наук.
— Опыт разработки агентов.
Условия:
— Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учёными и врачами.
— Множество возможностей для роста и обучения.
— Интересные задачи.
— Ежемесячные бонусы.
— Акции компании для сотрудников.
— Полная занятость.
— Гибкий график работы.
Процесс собеседования:
— Скрининг.
— Техническое интервью (1.5 часа).
— Интервью на соответствие корпоративной культуре.
УдалённоmiddleГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Руководство направлением In Vitro discovery и процессного картирования, выступая связующим звеном между лабораторными учёными, экспертами и командой цифровой реализации.
— Планирование и проведение воркшопов и интервью с учёными, экспертами лабораторий, IT-командами и поставщиками.
— Анализ и документирование текущих (As-Is) и будущих (To-Be) рабочих процессов, включая планирование экспериментов, регистрацию, использование ELN, настройку анализов, управление запасами, регистрацию образцов и объектов, лабораторные автоматизации, визуализацию, омics, контроль качества и сбор научных данных.
— Сбор, анализ и структурирование требований к данным, интеграции, управлению и нефункциональных требований.
— Проведение анализа пробелов в возможностях и бизнес-эффекта.
— Перевод сложных научных рабочих процессов в понятные процессы и системные требования для инженерных команд и поставщиков.
— Создание чёткой, структурированной и готовой к управлению документации на протяжении всего проекта.
Требования:
— Опыт не менее 5 лет в бизнес-анализе или аналогичных аналитических ролях в области наук о жизни, биофармацевтики или лабораторной среды.
— Соответствующее образование в области наук о жизни, химии, биологии или смежных научных дисциплин, а также практический опыт работы в лабораторных исследовательских командах или рядом с ними.
— Практический опыт в процессном картировании As-Is / To-Be для сложных научных или лабораторных рабочих процессов.
— Опыт сбора, анализа, документирования и отслеживания требований, способный создавать спецификации, которые могут использоваться командами разработки и поставщиками.
— Понимание лабораторных рабочих процессов, включая ELN, анализы, автоматизацию, визуализацию и омics, достаточное для точного картирования без потери научного смысла.
— Опыт проведения воркшопов с учёными, экспертами лабораторий, IT-командами и поставщиками.
— Опыт анализа требований к данным, интеграции, управлению и нефункциональных требований.
— Опыт проведения анализа пробелов в возможностях и бизнес-эффекта.
— Способность создавать чёткую, структурированную документацию, подходящую для управления и принятия решений.
— Готовность к командировкам в Великобританию при необходимости.
Условия:
— Конкурентоспособная компенсация.
— Удалённая или офисная работа.
— Гибкий график работы.
— Команда с высоким уровнем технической экспертизы.
Задачи:
— Проектирование и реализация бэкенд-микросервисов и API, интегрируемых с фундаментальными моделями для обработки документов и чертежей.
— Построение масштабируемых стратегий маршрутизации запросов, кэширования и очереди для вывода, способных выдерживать резкие всплески нагрузки.
— Реализация CI/CD и механизмов наблюдения за состоянием конвейеров вывода (логирование, метрики, оповещения).
— Развёртывание и эксплуатация сервисов в Kubernetes (ответственность за развёртывание, выкатку и проверку здоровья; администрирование кластера обеспечивается платформой/SRE).
— Интеграция сервисов с услугами AWS и обеспечение правильной идентификации доступа (IAM) и наименьшей привилегии для межсервисного взаимодействия.
— Сотрудничество с учёными по данным и инженерами машинного обучения (они отвечают за обучение моделей; вы за интеграцию в производство).
— Формирование производственных практик эксплуатации вывода, включая поддержку инцидентов на уровне службы.
Требования:
— Минимум 5 лет опыта создания промышленных бэкенд-систем и API на Python.
— Опыт проектирования и эксплуатации распределённых микросервисов (масштабируемость, маршрутизация, кэширование, режимы отказов).
— Практический опыт работы с AWS и интеграции внешних API моделей (преимущественно через Bedrock).
— Опыт промышленной эксплуатации сервисов в Kubernetes (ответственность за развёртывание и эксплуатацию приложений; инфраструктура кластера поддерживается платформой).
— Опыт работы с CI/CD, знание GitHub Actions.
— Твердые практические знания по IAM и основным принципам безопасности в облаке.
— Понимание логирования и наблюдаемости, умение проектировать конвейеры для анализа.
— Опыт работы с Terraform или иными инструментами инфраструктуры как кода (IaC).
— Способность ясно и убедительно передавать решения по проектированию систем и предыдущие проекты.
Будет плюсом:
— Опыт интеграции GenAI и LLMs (Bedrock, маршрутизация API, выбор моделей).
— Опыт работы с конвейерами обработки изображений и документов (OCR, предобработка изображений, распознавание технических чертежей).
— Опыт с паттернами оркестровки выводов (асинхронные работники, батчинг, оркестровка GPU) или знакомство с нагрузками на GPU.
— Знание инструментов жизненного цикла ML (MLflow, регистры моделей, трекинг экспериментов).
— Опыт работы с сервисами реального времени и пакетной обработки выводов, хранилищами признаков или производственной средой SageMaker.
Условия:
— Удалённая работа.
— Полная занятость, проектная работа до конца года с возможным продлением.
— Работа в англоговорящей команде, часовой пояс Германии.
УдалённоseniorРабота в англоговорящей команде, часовой пояс Германии
Автоотклики