ML Tech Lead

Tracks
Competitions
Hacks & Tasks
Events
Projects
Hubs
Jobs
Privacy policyService agreementWebsite agreementPublic offer on the transfer of the right to use speechesOffer with the authorContact/Support
© ODS.AI 2015—2026
Brief description of the vacancy
Лучи (ДМС, >1 млн застрахованных + своя телемед-клиника) ищет техлида ИИ-команды. Строим агентную систему для врачей: сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфт заключений. Команда из 7 человек уже есть, people management опционален — нужна сильная техническая роль. LangGraph, RAG, дообучение, k8s. 600–700к гросс, удалёнка или гибрид в Москве.
About The Company
Company Лучи
Лучи — онлайн-страховая (ДМС, >1 млн застрахованных) со своей телемед-клиникой. Строим ИИ-медицину: агентную систему, которая снимает с наших врачей и операторов рутину — сбор анамнеза и контекста по записи, саммаризацию медкарты, драфт заключения, проверку назначений. Команда (3 ML, 2 BE, SA + QA) уже собрана — нужен техлид команды: архитектура, ключевые технические решения, код-ревью, доведение системы до прода. People management (найм, 1:1, перформанс-ревью) в роль не входит, но можно включить при желании.
Responsibilities
Ближайшие 3 мес: довести пилот сбора анамнеза до прода в клинике — архитектура агента (LangGraph), оркестрация и управление контекстом, evaluation-контур с разметкой врачей, метрики качества и стоимости на запрос. 6–12 мес: расширить систему на саммаризацию медкарт и драфт заключений, поднять контур дообучения на данных клиники (SFT/LoRA), вывести решение на масштаб всей клиники с контролем экономики.
Requirements
Что нужно — 5+ лет в ML, есть выведенные в прод LLM-решения под реальной нагрузкой; — RAG, агентные архитектуры, MCP; дообучение (LoRA/QLoRA/SFT); — Python, FastAPI, Docker/k8s, Kafka/RabbitMQ; Плюс: MedTech, NLP на медтекстах, vLLM/SGLang в проде.
Стек: Python 3.13, FastAPI, PostgreSQL, LangGraph, MLflow, Kafka, k8s.
Working conditions
Формат: фултайм, трудовой договор / ГПХ. Удалёнка из любой точки мира или гибрид (офис — Москва, м. Савёловская). Вилка: 600–700 тыс. руб. gross + ДМС Лучи себе и детям, 28 дней отпуска.
Contacts
Log InOnly registered users can open employer contacts.
ff0a4f52059bc
Posted: September 16 at 03:58 PM
Лучи (ДМС, >1 млн застрахованных + своя телемед-клиника) ищет техлида ИИ-команды. Строим агентную систему для врачей: сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфт заключений. Команда из 7 человек уже есть, people management опционален — нужна сильная техническая роль. LangGraph, RAG, дообучение, k8s. 600–700к гросс, удалёнка или гибрид в Москве.
Лучи — онлайн-страховая (ДМС, >1 млн застрахованных) со своей телемед-клиникой. Строим ИИ-медицину: агентную систему, которая снимает с наших врачей и операторов рутину — сбор анамнеза и контекста по записи, саммаризацию медкарты, драфт заключения, проверку назначений. Команда (3 ML, 2 BE, SA + QA) уже собрана — нужен техлид команды: архитектура, ключевые технические решения, код-ревью, доведение системы до прода. People management (найм, 1:1, перформанс-ревью) в роль не входит, но можно включить при желании.
Ближайшие 3 мес: довести пилот сбора анамнеза до прода в клинике — архитектура агента (LangGraph), оркестрация и управление контекстом, evaluation-контур с разметкой врачей, метрики качества и стоимости на запрос. 6–12 мес: расширить систему на саммаризацию медкарт и драфт заключений, поднять контур дообучения на данных клиники (SFT/LoRA), вывести решение на масштаб всей клиники с контролем экономики.
Что нужно — 5+ лет в ML, есть выведенные в прод LLM-решения под реальной нагрузкой; — RAG, агентные архитектуры, MCP; дообучение (LoRA/QLoRA/SFT); — Python, FastAPI, Docker/k8s, Kafka/RabbitMQ; Плюс: MedTech, NLP на медтекстах, vLLM/SGLang в проде.
Стек: Python 3.13, FastAPI, PostgreSQL, LangGraph, MLflow, Kafka, k8s.
Формат: фултайм, трудовой договор / ГПХ. Удалёнка из любой точки мира или гибрид (офис — Москва, м. Савёловская). Вилка: 600–700 тыс. руб. gross + ДМС Лучи себе и детям, 28 дней отпуска.
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy
Learn More

Work arrangement
No