ML-разработчик (Machine Learning)

О компании и команде

DevTeam.Space — это американская компания, специализирующаяся как на разработке внутренних продуктов, так и на работе с клиентами. 

Мы развиваем высокотехнологичную платформу для автоматизации медицинских процессов: от распознавания речи врачей до генерации персональных рекомендаций и валидации клинических данных по регуляторным требованиям (GDPR, HIPAA).

Ожидания от кандидата

• Разработка и внедрение OCR-модулей
•  – Построение пайплайна для обработки сканов и рукописных записей, корректировка ошибок распознавания.
• Реализация Voice-to-Text систем
•  – Обучение и оптимизация ASR-моделей, постобработка транскриптов (удаление шумов, нормализация терминов).
• Сегментация и классификация текста
•  – NLP-алгоритмы для разбиения транскриптов и OCR-вывода на шаблонные блоки (анамнез, жалобы, предписания).
• Генерация клинических рекомендаций
•  – Разработка sequence-to-sequence и retrieval-based моделей для автоматического составления рекомендаций на основе медданных.
• Валидация и контроль качества
•  – Построение системы проверки заполнения обязательных полей и соответствия внутренних протоколов.
• Поддержка продакшн-пайплайна
•  – Организация автоматизированной доставки моделей, мониторинг drift’а, регулярная дообучаемость.

Требования

• Опыт в ML/Deep Learning: 3+ лет
• Практика работы с Transformer-архитектурами (BERT, Whisper, Tesseract OCR и др.)
• Знание Python, PyTorch/TensorFlow, опыт разработки на продакшн-уровне
• Опыт NLP-задач: ASR, OCR, текстовая сегментация, генерация
• Знание CI/CD, Docker/Kubernetes, умение разворачивать ML-сервисы
• Понимание принципов Explainable AI (SHAP, LIME) и требований к валидации моделей
• Хорошие коммуникативные навыки, опыт кросс-функционального взаимодействия

Приветствуются

• Опыт в медицине или биотехнологиях
• Знание регуляторных норм (GDPR, HIPAA)
• Навыки DevOps/DataOps в ML (Airflow, MLflow)
• Опыт работы с Time-series моделями (LSTM, Prophet)

Условия работы

• Зарплата обсуждается индивидуально с каждым кандидатом, учитывая их опыт и навыки.
• Возможность удаленной работы с комфортом и гибкостью в рабочей среде.
• Гибкий график работы, который можно адаптировать под личные потребности.
• Возможности для профессионального обучения за счет компании, способствующие росту и развитию сотрудников.
• Условия обсуждаются с каждым кандидатом индивидуально, чтобы удовлетворить их потребности и предпочтения.