Machine Learning Engineer (Biomedical)

Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами

За 18+ лет мы реализовали более 1600 проектов в разных отраслях для заказчиков из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Японии и других стран. Наша команда специализируется на 40+ бизнес-доменах, включая Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality

Сейчас Team.Inno объединяет 3500+ специалистов, которые работают в офисах компании в Беларуси, Польше, Литве, Грузии и Германии. Мы постоянно ищем опытных и начинающих специалистов, а с 2025 предлагаем обучение на бесплатных онлайн-курсах для всех, кто хочет начать карьеру в IT

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 продакшне.

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.