СберЗдоровье - аккредитованная IT-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.
Сервис начал свою работу в 2012 году под брендом DocDoc. Мы помогли миллионам людей получить помощь и продолжаем повышать качество медицинских услуг.
Об IT в цифрах:
3 бизнес-направления;
25+ команд;
400+ IT специалистов (devops, AQA, web/mobile devs, backend devs, аналитики, архитекторы и др.) из 40+ городов.
Мы ищем Middle+/Senior AI Engineer в команду нового мобильного приложения SberHealth - AI-native продукта.
Основной фокус роли - разработка GenAI/LLM/Agentic-сценариев для медицинского помощника.
Основные зоны ответственности:
Проектировать и развивать LLM-пайплайны для ИИ-помощника: диалоги, уточняющие вопросы, рекомендации, саммари, инсайты, объяснения медицинских данных простым языком.
Разрабатывать агентные сценарии: сбор данных из внешних источников, валидация данных, обогащение профиля, уточнение рисков, подготовка данных к приёму врача, контроль следования рекомендациям.
Строить tool/function calling-сценарии для взаимодействия помощника с внутренними сервисами: запись к врачу, риск-профиль, документы, уведомления, профиль пользователя, данные носимых устройств.
Работать с промптами, structured output, JSON-контрактами, guardrails, fallback-логикой и обработкой corner cases.
Участвовать в проектировании мультиагентного решения: агент валидации данных, агент уточнения рисков, агент подготовки к врачу, агент контроля плана, агент проактивных уведомлений.
Оптимизировать стоимость, задержки и качество LLM-вызовов, особенно в сценариях активного мобильного использования.
Помогать превращать разрозненные данные пользователя - анкеты, анализы, заключения, носимые устройства, исторические данные - в структурированный медицинский контекст и многое другое
Мы ждем от тебя:
Опыт работы в роли ML Engineer / AI Engineer / NLP Engineer / LLM Engineer от 3+ лет.
Практический опыт вывода ML/AI-решений в продуктовую среду, а не только исследования или ноутбуки.
Опыт разработки LLM-based приложений: чат-боты, ассистенты, RAG, agents, tool calling, structured generation, автоматизация бизнес-сценариев.
Опыт работы с NLP-задачами на реальных пользовательских или доменных данных.
Опыт взаимодействия с backend, product, analytics, MLOps и domain experts.
GenAI / LLM / Agentic hard skills:
Уверенный опыт работы с LLM API и/или self-hosted/open-source моделями.
Понимание prompt engineering, prompt chaining, tool/function calling, structured outputs, JSON schema, retries, fallback strategies.
Опыт построения agentic workflows: планирование, выбор инструментов, память/контекст, маршрутизация, проверка результата, recovery после ошибок.
Опыт с RAG-подходами: embeddings, reranking, chunking, retrieval evaluation, hallucination mitigation.
Понимание LLM evaluation: offline/online метрики, golden datasets, тестирование промптов, regression testing, human review.
Опыт извлечения структурированных данных из неструктурированного текста.
Опыт с OCR/document understanding: распознавание документов, фото, таблиц, сканов, форм, результатов анализов.
Понимание задач layout analysis, table extraction, document classification, post-OCR correction.
Python на уверенном уровне.
Git, code review, branching, pull requests.
Docker, базовое понимание контейнеризации и окружений.
Linux/CLI, умение разбираться в логах и окружениях.
REST API, интеграции с backend-сервисами, понимание контрактов и версионирования API.
Базовое понимание CI/CD, тестирования, мониторинга и observability.
Умение писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами и документировать решения.
Что мы можем предложить:
Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России;
Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город либо полностью удаленный формат работы внутри страны;
Корпоративную технику;