Мы создаём новое направление — ИИ-ассистента врача. Это технологическая платформа, которая помогает врачам тратить меньше времени на рутину и больше — на пациентов. Мы используем YandexGPT, распознавание речи и внутренние медицинские базы данных, чтобы получить помощника, который умеет: * искать и суммаризировать данные в электронной медицинской карте; * транскрибировать онлайн-приёмы и составлять медицинские отчёты; * помогать врачу анализировать симптомы, динамику заболеваний и делать назначения. Наши решения уже используются врачами и обрабатывают десятки тысяч медицинских запросов ежемесячно. Мы ищем ML-разработчика, который будет создавать и улучшать ML-часть платформы: RAG-системы, агентные сценарии и модели для работы с медицинскими данными.

Обязанности:

Разработка LLM-систем для медицинских сценариев
Нужно будет создавать и улучшать LLM-системы для медицинских сценариев: поиск и суммаризацию данных в ЭМК, помощь врачу во время приёма, анализ медицинских документов. Это включает: * проектирование RAG-пайплайнов; * настройку embedder- и reranker-моделей; * промпт-инжиниринг и контроль качества генерации. Создание LLM-агентов
Вам предстоит разрабатывать LLM-агентов, которые помогают врачу работать с медицинскими данными: анализируют запрос, планируют действия, выбирают инструменты и взаимодействуют с медицинскими системами. Дообучение и улучшение моделей
Вы будете: * дообучать LLM- и ML-модели на медицинских данных; * работать с датасетами, разметкой и evaluation; * улучшать качество генерации и точность ответов. Часть работы будет проходить совместно с командами базовых технологий Яндекса. Развитие продакшен-систем
Наши решения работают в реальных медицинских системах, поэтому важно: * оптимизировать latency и стабильность; * строить надёжные ML-пайплайны; * мониторить качество моделей и улучшать их на основе реального использования.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Ключевые навыки:

  • Работали в ML/NLP/LLM-проектах и запускали модели в продакшене
  • Работали с LLM и RAG-системами
  • Уверенно программируете на Python
  • Понимаете архитектуру ML-систем и полный цикл разработки моделей
  • Умеете экспериментировать, анализировать результаты и улучшать качество моделей

Дополнительные требования:

  • Разрабатывали LLM-агентов
  • Настраивали сложные RAG-пайплайны
  • Работали с диалоговыми системами или голосовыми интерфейсами
  • Работали с медицинскими данными или медтехпродуктами
  • Занимались fine-tuning или RLHF для LLM
  • Владеете Go на минимальном уровне