Data / ML Platform Engineer
# Data / ML Platform Engineer **AstraTech** · `Remote` · `Contract / B2B` 💼 **Уровень роли:** `Senior` 💰 **Компенсация:** `280,000 – 400,000 ₽` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Telegram @datasciencejobs* --- ### Top Skills & Match 🎯 **Ключевой стек роли:** `[Python]` `[Docker]` `[ML]` --- ### About the Role #вакансия #mlops #dataengineering #healthtech #fulltime #москва Вакансия: Data / ML Platform Engineer (Middle+ / Senior) Компания: AstraTech Формат: гибридный / удаленный по РФ Локация: Москва Занятость: full-time Вилка: 280 000 - 400 000 ₽ гросс HealthTech стартап создает продукт поддержки врачебных решений, который делает процессы в здравоохранении эффективнее и помогает врачам принимать более точные решения 🕊 Сейчас команда строит Data Platform и ML / LLM Platform . Это единый путь данных: от загрузки из разных источников до измеренного результата модели. Команда ищет инженера, который возьмет на себя подготовку данных и инструменты для ML-команды и сможет сам проводить эксперименты с моделями. Вам предстоит: — Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования. — Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных. — Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки. — Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов. — Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения. Ожидаем от вас: — Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков. — Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски. — Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow. — Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек. — Опыт с MLflow, ClearML или аналогами; Linux, Git, Docker, CI/CD. — Умение работать с чувствительными данными. Будет плюсом: — Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками. — Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG. — PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU. — Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн. Почему интересно: — Проект, который действительно приносит пользу людям. — Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру. — Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком. Направляйте ваши отклики с резюме - @Inga_IT 📩 ### Basic Qualifications - Направляйте ваши отклики с резюме - @Inga_IT 📩 ### Preferred Qualifications - Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками. - Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG. - PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU. - Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн. - Почему интересно: - Проект, который действительно приносит пользу людям. - Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру. - Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком.
- Python
- Docker
- ML
Наблюдалась 2026-09-29, впервые 2026-09-29, источник — Telegram @datasciencejobs.