ML engineer in health-tech

ТРТ; United States; Remote; USD 180,000 - 280,000; Full time

Job summary

ТРТ в сфере облачных технологий для здравоохранения ищет старшего ML-инженера для долгосрочного сотрудничества. Вы будете работать в международной команде профессионалов над продуктами, улучшающими качество медицинских услуг.

Ваша работа включает создание и развёртывание ML-решений для обработки мультимодальных медицинских данных, реал-тайм агентов и интеграцию с инфраструктурой GCP. Требуется опыт разработки в продакшн и умение работать с большими данными и LLM.

Qualifications

• Опыт 5+ лет ML-инженерии и эксплуатации ML-решений в условиях высокой нагрузки.
• Доказанный опыт развёртывания ML-решений от R&D до продакшна.
• Опыт мониторинга и поддержки ML-систем.
• Cloud-Native на GCP — Vertex AI, BigQuery, Cloud Composer, GKE, Pub/Sub.
• Работа в Unix-подобной среде; Windows не используется.
• Умение переводить ML-решения в продакшн с акцентом на латентность и надёжность.
• Опыт работы с LLM-инференсом (например vLLM).
• Продвинутый Python: pandas, asyncio, FastAPI, Pydantic.
• Понимание архитектуры данных, DDL, индексов, форматов хранения и затрат.
• Знание SQL на крупных наборах BigQuery: кластеризация, партиционирование.
• Современные ML/NLP: PyTorch, Transformers, HuggingFace, мультимодальные модели, retrieval-augmented методы.
• Уровень английского Upper-Intermediate и выше; умение презентовать работу в US-команде.

Responsibilities

• Разрабатывать и эксплуатировать ML-решения для мультимодальных медицинских данных и реального времени.
• Анализ клинических документов: извлечение, классификация и структурирование данных.
• Обработка медицинских текстов: резюмирование заметок, поддержка клинических решений.
• Разрабатывать голосовых и чат-агентов для рабочих процессов здравоохранения.
• Проектировать и внедрять ML-инфраструктуру с использованием GCP: Vertex AI, BigQuery, Cloud Composer, GKE, Pub/Sub.
• Разрабатывать DAG-пайплайны и быстрые API-ендпойнты для обслуживания моделей и мультимодальных агентов.
• Развертывать и поддерживать локальные LLM-решения с настройкой доработок и продакшн-оптимизацией.
• Мониторинг и наблюдаемость production-систем: следить за состоянием, производительностью, задержками и стоимостью.
• Принимать технические решения и работать с кросс-функциональными командами по интеграции ML в бизнес-процессы.

Skills

Python

SQL

GCP

Pandas

FastAPI

Pydantic

Asyncio

NLP

PyTorch

Transformers

Hugging Face

Multimodal models

LLM инференс

Аналитическое мышление

Английский язык

Tools

Vertex AI

BigQuery

Cloud Composer

GKE

Pub/Sub

vLLM

Job description

Описание

Компания, занимающаяся разработкой облачных технологий для здравоохранения на базе искусственного интеллекта, ищет талантливого Senior ML инженера для долгосрочного сотрудничества. Вы присоединитесь к международной команде первоклассных профессионалов, которые с энтузиазмом создают продукты, улучшающие качество медицинских услуг.

Задачи

• Build and operate ML solutions for multimodal healthcare data processing and real-time AI agent serving.
• Clinical document analysis: extract, classify, and structure medical data
• Medical text processing: summarize clinical notes, provide clinical decision support
• Conversational AI: develop voice and chat agents for healthcare workflows
• Architect, implement and optimize ML infrastructure using GCP tools (Vertex AI, BigQuery, Cloud Composer, GKE, Pub/Sub)
• Design and develop DAG-based batch pipelines and real-time API endpoints for ML model and multimodal agent serving
• Deploy and maintain self-hosted LLM solutions with custom fine-tuning and production optimization
• Build monitoring and observability for production systems: track system health, model performance, inference latency and operational costs
• Drive technical decisions and collaborate with cross-functional teams to integrate ML solutions into healthcare business processes

Требования

• 5+ years as an ML Engineer building, deploying and running ML solutions in high-load, real-world business processes
• Proven track record of deployment of high-load ML solutions into production from R&D and Prototyping to Deployment and Productivization
• Proven track record of building monitoring systems for ML solutions
• Cloud-Native Experience with GCP – 3+ years using ML/data products (Vertex, BigQuery, Cloud Composer, GKE, Pub/Sub)
• This role requires working in a Unix-like Development Environment (e.g., macOS, Linux). We do not use Windows-based workstations for Engineering or AI-related tasks. Virtualization (e.g., WSL) isn’t enough.
• We expect strong productization skills — the ability to take ML and LLM solutions beyond prototypes and deliver production-ready systems with a focus on latency, reliability, observability, cost efficiency, and continuous operation in healthcare environments.
• Experience with high-performance LLM inference engines such as vLLM (or similar)
• Strong Python expertise is required for production-grade ML/NLP/LLM development, including pandas, asyncio-based services, FastAPI, and Pydantic.
• A solid understanding of data architecture and database internals is important — schema design, DDL, partitioning, indexing, storage formats, and cost/performance optimization at scale.
• We also require strong SQL skills for working with large BigQuery datasets, including clustering, partitioning, and query optimization.
• Deep experience with modern ML and NLP is essential — PyTorch, Transformers, the Hugging Face ecosystem, multimodal models and retrieval-augmented methods.
• Upper-Intermediate English or higher; ability to present work and lead discussions with US-based teammates, customers, and stakeholders.

Будет плюсом

• Cloud-Native Experience with GCP – 3+ years using ML/data products (Vertex, BigQuery, Cloud Composer, GKE, Pub/Sub); Кандидаты с высоким уровнем владения GCP всегда будут иметь приоритет перед Azure, AWS и другими облачными платформами

Условия

• The company has Unlimited PTOs Policy and compensated New Years Holidays on top of that.
• The misuse of the policy isn’t welcomed, though it’s definitely possible to take at least two weeks – and fully compensated – vacation, or more.
• The company provides Corporate Hardware for employees who completed their Probationary Period, as well as proven their value.
• We use Google Workspace, Slack, Zoom, and similar collaboration tools for messaging, meetings, and document sharing across the organization.
• We don’t use Microsoft Outlook, Microsoft Team and similar software.
• Relocation assistance to a desired country may be provided after the probationary period, based on business needs and demonstrated performance.
• The company partially compensates Team Building events, when multiple teammates are located in nearby countries.