Machine Learning Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

ML-инженер в HealthEdge для проектирования и внедрения AI-агентов и автоматизации, ускоряющих внутренние инженерные и клиентские процессы. Работает в тесной связке с инженерами, продуктом и медицинскими специалистами, ведёт полный цикл от прототипа до продакшена.

Задачи

• Разрабатывать и внедрять AI-агентов и автоматизацию для ускорения внутренних инженерных и клиентских процессов
• Вести полный жизненный цикл решения: выявление задачи, прототипирование, оценка, доработка и вывод в продакшен
• Пополнять AI-платформу переиспользуемыми библиотеками, шаблонами промптов, паттернами tool-use и средствами оценки
• Совместно с software-инженерами интегрировать AI в существующую инфраструктуру компании
• Работать с product-менеджерами, консультантами по внедрению, инженерами и бизнес-командами для выявления проблем и итераций к измеримым результатам
• Следить за развитием LLM, агентных фреймворков и ML, применять новые знания для инноваций в команде
• Оптимизировать AI-системы по точности, задержке, стоимости и безопасности с учётом human-in-the-loop и guardrails для здравоохранения
• Поддерживать документацию процессов разработки моделей, методологий и результатов

Требования

• Магистерская степень в Computer Science, Machine Learning, Data Science или смежной области; бакалаврская степень с релевантным опытом также рассматривается
• 2–4 года опыта создания и вывода в продакшен ML или AI-систем
• Опыт работы напрямую с нетехническими стейкхолдерами или в embedded/консалтинговых инженерных ролях — плюс
• Уверенное владение Python
• Опыт работы с LLM API, агентными фреймворками (LangChain, Strands и др.) и prompt engineering
• Опыт работы с традиционными ML-фреймворками (PyTorch, scikit-learn и др.)
• Крепкие основы software engineering: version control, тестирование, CI/CD, работа на всём жизненном цикле разработки
• Интерес или знакомство с данными здравоохранения, клиническими процессами и регуляторными требованиями; опыт с EHR или другими healthcare-датасетами — плюс, но не обязателен
• Сильные навыки решения проблем и умение работать со сложными датасетами для получения практических выводов
• Отличные устные и письменные коммуникативные навыки, умение объяснять технические концепции нетехническим стейкхолдерам
• Builder mindset: превращать идеи в работающие решения, балансировать скорость и качество, быстро осваивать новые домены
• Умение работать в кросс-функциональной команде, принимать обратную связь и вносить вклад в успех команды

Условия

• Remote, US
• Full-time, permanent
• Годовая базовая зарплата в США: от $X до $135,000; диапазон может покрывать несколько карьерных уровней
• Итоговая компенсация определяется на собеседовании с учётом навыков, опыта, квалификации и образования
• Работа в нескольких часовых поясах в гибридном или удалённом формате
• Возможны командировки в зависимости от потребностей компании
• HealthEdge — равный работодатель, поддерживает разнообразие рабочей силы
• Возможна проверка криминального прошлого перед трудоустройством

Навыки

• Python
• LLM APIs
• LangChain
• Strands
• Prompt Engineering
• PyTorch
• scikit-learn
• CI/CD
• Version Control
• Testing
• Machine Learning
• Agentic AI