ML-инженер

Aya - медицинская платформа, которая объединяет пациентов, врачей и клиники в одном приложении: поиск врача, консультации, медкарта, аптека, лабораторные анализы. Одна из ключевых частей продукта - ИИ ассистент, который помогает пациентам с вопросами о здоровье, подбором лекарств и врачей, а врачам - с документированием приёма.

Мы ищем ML-инженера, который возьмёт на себя развитие этого ИИ-слоя: от дообучения языковой модели на медицинских данных до построения полноценного поиска по базе знаний.

Чем предстоит заниматься

• Дообучать языковую модель (целевая модель — MedGemma 27B) на клинических протоколах Минздрава РК и ВОЗ, а также на базе зарегистрированных в Казахстане лекарственных препаратов
• Строить и поддерживать RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation): векторизация базы знаний, настройка поиска, подмешивание найденного контекста в ответ модели
• Разворачивать и обслуживать инференс модели (Ollama или аналогичная среда), оптимизировать по скорости и стоимости
• Проектировать и внедрять защитный слой (guardrails) для медицинского ассистента: модель не должна ставить диагнозы или назначать лечение, спорные запросы — направлять к врачу
• Обеспечивать корректную работу ассистента на двух языках — русском и казахском
• Настраивать авторизацию и учёт расхода на ИИ-прокси, журналирование обращений к модели
• Работать над сопутствующими ИИ-модулями продукта: разбор результатов анализов, автоматическое формирование клинической записки по итогам консультации врача, персональный индекс здоровья
• Оценивать качество ответов модели (точность, галлюцинации, соответствие протоколам), выстраивать метрики и тестовые наборы
• Взаимодействовать с бэкенд-командой по интеграции ИИ-сервисов в общую систему

Что мы ждём от кандидата

• Опыт работы с языковыми моделями (LLM) — дообучение (fine-tuning), промпт-инжиниринг, оценка качества — от 1–2 лет
• Практический опыт построения RAG-систем: векторные базы данных (Qdrant, Pinecone, Weaviate или аналоги), эмбеддинги, семантический поиск
• Уверенное знание Python и стандартного ML/NLP-стека
• Понимание того, как разворачивать и обслуживать модели в проде (Ollama, vLLM, Hugging Face Inference или аналоги)
• Внимательность к деталям и ответственность — ассистент даёт рекомендации, связанные со здоровьем людей, ошибки здесь стоят дороже, чем в среднем продукте
• Будет большим плюсом: опыт работы с медицинскими данными или в regulated-индустрии, знание требований к безопасности медицинских ИИ-систем
• Будет плюсом: опыт с мультиязычными моделями (русский и казахский), опыт работы с открытыми моделями Google Gemma/MedGemma

Условия

• Формат работы: гибридная, офис в Алматы
• Реальный прод-продукт с настоящими пользователями, а не пилот или PoC
• Прямое влияние на медицинскую составляющую продукта - не рерайтинг чужого пайплайна, а построение с нуля до полноценной рабочей системы
• Официальное оформление по ТК РК
• Заряженная классная команда