Innowise Group на рынке с 2007 года. За это время наша команда реализовала 850+ проектов для заказчиков из 60+ стран мира — и эти показатели постоянно растут. Для тебя это возможность интенсивно развиваться, пробовать себя в разных направлениях и технологиях, стать ментором и реализовывать свои самые смелые карьерные ожидания.
Оcнова нашего успеха - крутая команда. У нас сформировалось профессиональное комьюнити, которое поможет тебе расти, общаться с экспертами и поддерживать компетенции на высоком уровне.
Присоединяйтесь к инновационной команде, которая поддерживает принятие решений на основе данных для клиентов из фармацевтики и биотехнологий, одновременно разрабатывая внутренние AI-платформы, ориентированные на биомедицинскую обработку естественного языка, большие языковые модели (LLM) и системы рассуждений, основанные на знаниях.
В этой роли вы будете проектировать и внедрять решения глубокого обучения, работающие со структурированными и неструктурированными биомедицинскими данными, создавая интерпретируемые и готовые к продакшену AI-приложения для клинических исследований и разработки лекарств.
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и реализация NLP- и LLM-пайплайнов для биомедицинских и клинических сценариев.
- Разработка систем, объединяющих структурированные данные, графы знаний и неструктурированный текст (научная литература, клинические записи).
- Создание и оценка моделей глубокого обучения для задач распознавания сущностей, извлечения связей, retrieval-augmented generation (RAG) и рассуждений на основе биомедицинских доказательств.
- Реализация стратегий оценки и бенчмаркинга моделей, включая сравнение open-source и коммерческих LLM.
- Взаимодействие с Data-инженерами для интеграции NLP-компонентов в продакшен-пайплайны данных и API.
- Обеспечение интерпретируемости, трассируемости и аудируемости выходов моделей, особенно в регулируемых или чувствительных контекстах.
- Участие во внутренних исследованиях, PoC и демонстрационных системах для клиентов из фармацевтики и биотехнологий.
Наши ожидания:
- От 1 года профессионального опыта в области глубокого обучения, NLP или прикладного машинного обучения.
- Опыт работы в сфере medtech, pharma, biotech или biomedical AI.
- Уверенный опыт работы с фреймворками глубокого обучения (предпочтительно PyTorch; TensorFlow - допустим).
- Практический опыт работы с NLP и трансформерными моделями, включая fine-tuning и оценку.
- Опыт работы в облачных средах (AWS, GCP или Azure).
- STEM-образование с релевантной областью (например, computer science, биомедицинская инженерия, вычислительная биология) или эквивалентный опыт.
- Разговорный английский язык от уровня В2.
Будут плюсом:
- Опыт в биомедицинском NLP (клинические заметки, научная литература, отчеты о нежелательных явлениях).
- Опыт работы с паттернами оркестрации LLM (RAG, многошаговое рассуждение, агентные workflow).
- Опыт работы с графами знаний и данными, выровненными по онтологиям (например, графы «препарат–мишень–заболевание»).
- Опыт работы с ClinicalTrials.gov, PubMed, FAERS, ChEMBL, PubChem, UniProt или аналогичными ресурсами.
- Опыт деплоя моделей через API, batch-пайплайны или inference-сервисы (например, SageMaker, Bedrock).
- Понимание принципов оценки моделей в регулируемых областях (интерпретируемость, воспроизводимость, аудит).
- Знание отраслевых стандартов, таких как GxP, HL7/FHIR, а также форматов омических данных.
Над чем будете работать:
- LLM-агенты для подбора клинических исследований.
- Пайплайны фармаконадзора и выявления сигналов безопасности.
- Интерфейсы на естественном языке для запросов к биомедицинским data lake.
- AI-системы, которые прозрачно и надежно объединяют структурированные биомедицинские данные с языковыми моделями и готовы к использованию в продакшене.
Мы предлагаем:
- Индивидуальные карты роста и регулярный пересмотр условий (роли на проекте, уровня ЗП)
- Формат работы: офис;
- Просторные и комфортные рабочие места;
- Подробный онбординг: знакомство с командой, процессами и правилами, экскурсия по офису, welcome card;
- Уютные кухни, игровые комнаты, коворкинги, лаунж-зоны.
Дополнительные бонусы:
- Добровольное медицинское страхование.
- Cкидки у компаний-партнеров (от пиццерий и книжных до магазинов бытовой техники).
Ну что, ты с нами? Ждем тебя в нашей дружной команде!
Создание рабочего места планируется в перспективе.