TechLead ML/CV Developer (MedTech)

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
Ваша функция:
Вы полностью отвечаете за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей. Ключевые зоны ответственности:
Техническое лидерство. Определяете архитектурные подходы, выбор моделей, технологический стек. Проводите code review, менторите инженеров, поднимаете планку качества.
Выстраивание процессов. Команде не хватает формализованных процессов. Вам предстоит выстроить подход, который разделит быстрые эксперименты (проверка гипотез, право убивать неработающие идеи) и доведение моделей до production-качества (pipeline, тесты, документация для КИ) - и найти баланс между ними
Research-управление. Приоритизация Research-бэклога совместно с Product Lead. Принятие решений go/kill/pivot и формирование handoff-артефактов.
Новые направления. Компания активно расширяется - выход в новые клинические сегменты, освоение новых технологических подходов , поиск и адаптация сторонних решений. Вам предстоит оценивать техническую реализуемость новых направлений и запускать первые эксперименты в них.
Координация. Формулировка требований к данным и разметке. Определение требований к MLOps-инфраструктуре. Технический вклад в clinical validation совместно с медицинским эдвайзером.
About The Company
Company OneCell
Мы хотим изменить мир и поэтому делаем комплексное решение для Digital Pathology. Мы хотим, чтоб каждый человек мог быстро и без лишних трат получить морфологический диагноз по онкологии, а также второе мнение. Чтобы обеспечить это мы делаем: AI-инструменты для поддержки принятия врачебных решений, облачную платформу для второго мнения и оборудование. Наша North Star метрика - доля валидированных онкологических диагнозов. Мы верим, что, улучшив диагностику и сократив ее время, можно критически изменить качество жизни миллионов людей.
О продукте: Мы разрабатываем ML алгоритмы, чтобы обеспечить воспроизводимость морфологической диагностики; сократить время на постановку диагноза и получение второго мнения; обеспечить экономию лаборатории на дополнительных исследованиях; оптимизировать стоимости хранения медицинской визуализации. PS: Нашими основными данными являются оцифрованные копии гистологических слайдов, снятых на увеличении 200 крат. Каждое такое изображение весит от 1 до 3Gb, а бывает и до 10 Gb. Это как рассматривать землю со спутника…. Только от этого будет зависеть еще и диагноз пациента.
Responsibilities
Ваша функция:
Вы полностью отвечаете за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей.
Ключевые зоны ответственности:
Техническое лидерство. Определяете архитектурные подходы, выбор моделей, технологический стек. Проводите code review, менторите инженеров, поднимаете планку качества.
Выстраивание процессов. Команде не хватает формализованных процессов. Вам предстоит выстроить подход, который разделит быстрые эксперименты (проверка гипотез, право убивать неработающие идеи) и доведение моделей до production-качества (pipeline, тесты, документация для КИ) - и найти баланс между ними
Research-управление. Приоритизация Research-бэклога совместно с Product Lead. Принятие решений go/kill/pivot и формирование handoff-артефактов.
Новые направления. Компания активно расширяется - выход в новые клинические сегменты, освоение новых технологических подходов , поиск и адаптация сторонних решений. Вам предстоит оценивать техническую реализуемость новых направлений и запускать первые эксперименты в них.
Координация. Формулировка требований к данным и разметке. Определение требований к MLOps-инфраструктуре. Технический вклад в clinical validation совместно с медицинским эдвайзером.
Requirements
Ожидания:
Опыт в Computer Vision 4+ года на production-уровне. Вы не только обучаете модели, но и доводите их до прода: оптимизация инференса, мониторинг, поддержка.
Понимание полного цикла ML-модели - от быстрого PoC до задеплоенной модели с тестами и документацией. Вы понимаете, что Research и Delivery — это разные режимы работы, и умеете выстраивать правила для каждого.
Знание современных подходов в CV: foundation models, self-supervised learning, weak supervision, domain adaptation. Не обязательно всё, но важна способность быстро оценить применимость нового подхода к нашим задачам.
Понимание NLP/LLM-стека на уровне, достаточном для оценки feasibility, проведения стартовых экспериментов и ревью. Одно из планируемых направлений - работа с медицинскими заключениями. Вы можете запустить Research-ставку по NLP-направлению, определить нужен ли отдельный специалист или текущая команда справится.
Опыт технического руководства командой 3-6 ML инженеров. Вы умеете менторить, давать конструктивную обратную связь, развивать людей - не "делаю всё сам", а "помогаю другим делать лучше".
Опыт построения ML-процессов с нуля или значительной реорганизации: code review, стандарты eval, experiment tracking, воспроизводимость.
Вы понимаете контекст на всех уровнях. Вы говорите с Product Lead о ценности для пользователя, с ML инженерами - об архитектуре, с медицинским эдвайзером - о клинической адекватности.
Английский не ниже B1.
Working conditions
Условия:
Кармический проект
Полная занятость
Удаленная работа
Contacts
Log InOnly registered users can open employer contacts.
n9dcb6f4473a1
Posted: September 24 at 10:52 AM
Ваша функция:
Вы полностью отвечаете за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей. Ключевые зоны ответственности:
Техническое лидерство. Определяете архитектурные подходы, выбор моделей, технологический стек. Проводите code review, менторите инженеров, поднимаете планку качества.
Выстраивание процессов. Команде не хватает формализованных процессов. Вам предстоит выстроить подход, который разделит быстрые эксперименты (проверка гипотез, право убивать неработающие идеи) и доведение моделей до production-качества (pipeline, тесты, документация для КИ) - и найти баланс между ними
Research-управление. Приоритизация Research-бэклога совместно с Product Lead. Принятие решений go/kill/pivot и формирование handoff-артефактов.
Новые направления. Компания активно расширяется - выход в новые клинические сегменты, освоение новых технологических подходов , поиск и адаптация сторонних решений. Вам предстоит оценивать техническую реализуемость новых направлений и запускать первые эксперименты в них.
Координация. Формулировка требований к данным и разметке. Определение требований к MLOps-инфраструктуре. Технический вклад в clinical validation совместно с медицинским эдвайзером.
Мы хотим изменить мир и поэтому делаем комплексное решение для Digital Pathology. Мы хотим, чтоб каждый человек мог быстро и без лишних трат получить морфологический диагноз по онкологии, а также второе мнение. Чтобы обеспечить это мы делаем: AI-инструменты для поддержки принятия врачебных решений, облачную платформу для второго мнения и оборудование. Наша North Star метрика - доля валидированных онкологических диагнозов. Мы верим, что, улучшив диагностику и сократив ее время, можно критически изменить качество жизни миллионов людей.
О продукте: Мы разрабатываем ML алгоритмы, чтобы обеспечить воспроизводимость морфологической диагностики; сократить время на постановку диагноза и получение второго мнения; обеспечить экономию лаборатории на дополнительных исследованиях; оптимизировать стоимости хранения медицинской визуализации. PS: Нашими основными данными являются оцифрованные копии гистологических слайдов, снятых на увеличении 200 крат. Каждое такое изображение весит от 1 до 3Gb, а бывает и до 10 Gb. Это как рассматривать землю со спутника…. Только от этого будет зависеть еще и диагноз пациента.
Ваша функция:
Вы полностью отвечаете за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей.
Ключевые зоны ответственности:
Техническое лидерство. Определяете архитектурные подходы, выбор моделей, технологический стек. Проводите code review, менторите инженеров, поднимаете планку качества.
Выстраивание процессов. Команде не хватает формализованных процессов. Вам предстоит выстроить подход, который разделит быстрые эксперименты (проверка гипотез, право убивать неработающие идеи) и доведение моделей до production-качества (pipeline, тесты, документация для КИ) - и найти баланс между ними
Research-управление. Приоритизация Research-бэклога совместно с Product Lead. Принятие решений go/kill/pivot и формирование handoff-артефактов.
Новые направления. Компания активно расширяется - выход в новые клинические сегменты, освоение новых технологических подходов , поиск и адаптация сторонних решений. Вам предстоит оценивать техническую реализуемость новых направлений и запускать первые эксперименты в них.
Координация. Формулировка требований к данным и разметке. Определение требований к MLOps-инфраструктуре. Технический вклад в clinical validation совместно с медицинским эдвайзером.
Ожидания:
Опыт в Computer Vision 4+ года на production-уровне. Вы не только обучаете модели, но и

Work arrangement
Yes