Ведущий инженер по машинному обучению – прикладной ИИ и большие языковые модели (x/f/m)

Ваше влияние

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению для присоединения к команде ML Engineering в подразделении Patient Solutions.

Ваша миссия — улучшить доступ людей к качественной медицинской помощи и управление своим здоровьем с течением времени, создавая и руководя системами ИИ и машинного обучения, которые приносят реальный, измеримый эффект. Вы будете работать в функциональной команде, разрабатывающей интеллектуальные решения для пациентов, от умного поиска специалистов до управления долгосрочным уходом, играя ключевую техническую роль в формировании масштабирования наших возможностей ИИ по всей Европе.

Работа в технической команде Doctolib означает создание инновационных продуктов и функций для улучшения повседневной жизни медицинских команд и пациентов.

Что вы будете делать

Ваши обязанности включают, но не ограничиваются:

• Проектирование и внедрение решений на основе машинного обучения и ИИ, соответствующих целям продукта для пациентов, охватывающих поиск, извлечение информации и персонализированные пути ухода

• Создание и поддержка масштабных конвейеров извлечения данных, включая гибридный поиск, системы встраивания, векторные базы данных и многоступенчатые архитектуры повторной ранжировки

• Разработка, тонкая настройка и оценка моделей LLM и VLM с использованием таких техник, как дистилляция знаний, архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) и инженерия подсказок

• Создание и оркестрация агентных ИИ-систем, интеграция внешних данных и возможностей через инструменты и интеграции на базе MCP

• Определение метрик, соответствующих целям продукта, проведение контролируемых сквозных экспериментов с использованием W&B, MLFlow или Braintrust и коммуникация результатов для руководства продуктовыми и техническими решениями

• Внедрение решений в продакшн в сотрудничестве с командой ML платформы, обеспечение надежности, наблюдаемости и производительности в масштабе, а также выступление в роли технического ориентира для повышения стандартов и практик команды

Кто вы

Прежде чем продолжить: если у вас нет точного профиля, описанного ниже, но вы считаете, что это описание работы соответствует вашим навыкам, мы все равно призываем вас подать заявку.

Вы отлично подойдете, если вы:

• Имеете более 7 лет опыта в области машинного обучения, глубокого обучения или инженерии ИИ с успешным опытом перевода моделей от прототипа до масштабного продакшна

• Обладаете сильным опытом в области информационного поиска и современных стеков поиска: гибридный поиск (разреженный + плотный), масштабные встраивания и векторные базы данных, многоступенчатые конвейеры извлечения и повторной ранжировки, архитектуры RAG и интеграции на базе инструментов/MCP

• Владеете навыками разработки приложений с LLM и VLM: тонкая настройка, архитектуры MoE (через LiteLLM или Model Garden), дистилляция знаний, инженерия подсказок и систематическое бенчмаркинг систем LLM/VLM

• Имеете практический опыт создания и оркестрации агентных ИИ-систем (например, с использованием ADK)

• Проявляете высокую научную строгость: проектируете метрики, соответствующие целям продукта, проводите контролируемые эксперименты и четко коммуницируете результаты как с продуктовыми, так и с инженерными заинтересованными сторонами

• Имеете опыт эксплуатации масштабных приложений в продакшне (мониторинг, надежность, производительность, наблюдаемость), обладаете сильными аналитическими навыками и подходите к работе с ориентацией на пользователя. Свободно владеете английским языком

Было бы замечательно, если вы:

• Имеете опыт работы в B2C маркетплейсах

• Обладаете опытом в других методологиях машинного обучения: поиск шаблонов, рекомендательные системы, эксперименты или причинно-следственный вывод

Жизнь в Doctolib Tech

• Наши решения построены на единой полностью облачной платформе, поддерживающей веб- и мобильные интерфейсы, несколько языков и адаптированной к требованиям стран и медицинских специальностей.

• Наш стек включает Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift и React Native.

• Мы этично используем ИИ во всех наших продуктах, чтобы расширить возможности пациентов и медицинских специалистов. Узнайте о нашем видении ИИ здесь.

Хотите узнать больше о нашей технической культуре и среде? Посетите сайт Doctolib Tech.

Что мы предлагаем

• Бесплатное комплексное медицинское страхование (базовый пакет) для вас и ваших детей

• 25 оплачиваемых дней отпуска в год, плюс до 14 дней RTT

• Бесплатные услуги по психическому здоровью и коучингу через нашего партнера Moka.care

• Возможность работать из-за границы до 10 дней в году благодаря политике гибких дней

• Ланч-вокеры (карта Swile) стоимостью 8,50 € за рабочий день, из которых 4,50 € покрывает Doctolib

• Субсидия от производственного совета на частичное возмещение членства в спортивном клубе или творческом классе

• 50% возмещение стоимости проездного на общественный транспорт

• Программа ParentCare: полное покрытие зарплаты (100%) в первый месяц отпуска по рождению ребенка и 75% во второй месяц, оплачиваемое Doctolib

• Участие в долгосрочной программе распределения стоимости компании для сотрудников DoctoGrowth

• Для сотрудников с инвалидностью и лиц, ухаживающих за ними, пакет, включающий адаптацию политики удаленной работы, дополнительные выходные по медицинским причинам и психологическую поддержку

• Поддержка при релокации в случае международной мобильности

• Доступ к лучшим инструментам ИИ для кодирования, разработки и специализированного обучения

Наш процесс собеседования

• Собеседование с рекрутером

• Собеседование по разработке функционала

• Собеседование по проектированию системы

• Поведенческое собеседование

• По крайней мере одна проверка рекомендаций

Мы хотим, чтобы ваш опыт был понятным, уважительным и прозрачным. Узнайте больше о нашем процессе найма на нашей странице опыта кандидата.

Детали вакансии

• Постоянная позиция

• Полная занятость

• Местоположение: офис Doctolib в Париже, Леваллуа-Перре

• Гибридный режим работы (3 дня в неделю в офисе)

• Дата начала: как можно скорее

Мы приветствуем всех

В Doctolib мы стремимся улучшить доступ к медицинской помощи для всех. Это отражается в нашем процессе найма. Мы оцениваем кандидатов исключительно на основе квалификаций и мотивации, без какой-либо дискриминации.

Чем разнообразнее идеи, тем больше наш продукт действительно улучшит здравоохранение для всех. Вы можете подать заявку в Doctolib независимо от вашего пола, религии, возраста, сексуальной ориентации, этнической принадлежности или инвалидности.

Для обеспечения равных возможностей мы рекомендуем исключать личную информацию (например, фотографии, возраст) из ваших заявок. Если вам требуется какая-либо поддержка, пожалуйста, сообщите нам для помощи в процессе найма.

Присоединяйтесь к нам в создании здравоохранения, о котором мы все мечтаем!

Конфиденциальность ваших данных

Вся предоставленная информация обрабатывается Doctolib для управления заявками. Подробнее о обработке данных можно узнать здесь: Франция. Пожалуйста, свяжитесь с hr.dataprivacy(at)doctolib.com для запросов или реализации ваших прав.