Backend Software Engineer – AI/ML Integration

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

Backend-инженер в продуктовую команду Health Data Extraction (HDE) в Leidos. Разработка облачных сервисов обработки медицинских документов с интеграцией AI/ML, NLP и OCR в продакшн-приложения.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать, тестировать и поддерживать backend-сервисы, API и пайплайны обработки данных для продукта HDE
• Писать production-код на Python для приёма документов, обработки, извлечения клинических данных, валидации, обогащения и доставки
• Интегрировать генеративный AI, NLP, OCR и другие ML-сервисы в защищённые и надёжные backend-приложения
• Преобразовывать продуктовые требования, технические спецификации и контракты данных в поддерживаемые компоненты
• Создавать и поддерживать RESTful API и event-driven пайплайны обработки
• Обрабатывать структурированные и неструктурированные медицинские данные и выдавать согласованные результаты по стандартам
• Писать автоматические unit-, интеграционные и регрессионные тесты
• Диагностировать и устранять проблемы производительности, данных и интеграции в распределённых облачных сервисах
• Повышать надёжность через логирование, мониторинг, обработку ошибок, ретраи и операционные метрики
• Оценивать результаты AI-извлечения и внедрять валидацию, grounding, confidence scoring и контроль качества
• Оптимизировать сервисы по производительности, масштабируемости, отказоустойчивости и стоимости
• Соблюдать требования безопасности, приватности и обработки чувствительных медицинских данных
• Участвовать в дизайн-обсуждениях, код-ревью, оценке задач и планировании спринтов
• Вести техническую документацию и развивать инженерные стандарты

Требования

• Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Systems, AI или смежной области и 4+ года релевантного опыта (или эквивалентный опыт)
• Опыт профессиональной разработки на Python или сопоставимом backend-языке
• Опыт разработки и поддержки production backend-сервисов, API или приложений обработки данных
• Понимание ООП и модульного дизайна, структур данных, обработки ошибок и практик поддерживаемого кода
• Опыт с REST API, JSON-контрактами данных и асинхронной или event-driven обработкой
• Опыт работы с реляционными базами данных и SQL
• Знакомство с облачными платформами и managed-сервисами, предпочтительно AWS
• Опыт интеграции AI/ML-моделей или managed AI-сервисов в приложения
• Понимание NLP, обработки документов, генеративного AI или концепций извлечения информации
• Опыт написания автоматических тестов и отладки в dev и production окружениях
• Опыт работы с Git и совместными процессами разработки и код-ревью
• Сильные аналитические и организационные навыки, умение решать проблемы
• Эффективная письменная и устная коммуникация с техническими и нетехническими стейкхолдерами
• Способность самостоятельно доводить фичи до конца и участвовать в проектировании компонентов средней сложности
• Возможность получить и поддерживать security clearance или Public Trust
• Знание FHIR или HL7
• Опыт построения пайплайнов обработки документов, OCR, NLP или генеративного AI-извлечения
• Опыт оценки AI-результатов на точность, прослеживаемость, grounding и надёжность
• Знакомство с практиками ответственного AI: human review, аудируемость, защита данных, валидация выходов моделей
• Опыт с infrastructure as code, предпочтительно Terraform, и автоматическими CI/CD пайплайнами
• Опыт с PostgreSQL, распределёнными workflow, очередями сообщений и асинхронной обработкой
• Знакомство с контейнерной разработкой на Docker
• Понимание Domain-Driven Design, specification-driven и test-driven development

Условия

• Pay Range $87,100.00 - $157,450.00
• Позиция в U.S. с возможностью удалённой работы
• Работа в Health and Services Sector Chief Product Office

Навыки

• Python
• REST API
• JSON
• SQL
• AWS
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS SQS
• AWS S3
• AWS API Gateway
• AWS RDS
• PostgreSQL
• AWS CloudWatch
• AWS Bedrock
• AWS Textract
• NLP
• OCR
• Generative AI
• Machine Learning
• FHIR
• HL7
• Terraform
• CI/CD
• Docker
• Git
• Domain-Driven Design
• TDD