CV/ML-Engineer (MedTech)

С кем предстоит работать:

• R&D-команда: ML-инженеры разных уровней, Tech Lead, продуктовый менеджер.
• Data Hub: инженеры данных и команда разметчиков.
• Медицинский совет: ведущие патологи России, готовые помочь с формированием реальной клинической ценности.

Каждый год сотни тысяч россиян сталкиваются с онкологическим диагнозом. Скорость и точность диагностики напрямую влияет на выживаемость. Однако на сегодняшний день система не справляется с большой нагрузкой из-за дефицита квалифицированных кадров.

В "OneCell" мы строим AI-систему, которая помогает онкологам и патологам ставить диагнозы быстрее и точнее.

Мы верим, что AI изменит подход к онкодиагностике и работаем над этим вместе с ведущими медицинскими специалистами.

Чем тебе предстоит заниматься:

Мы ищем талантливого инженера, который готов владеть жизненным циклом CV-модели целиком. От постановки задачи с клиническими специалистами до сервиса в production.

• Строить CV-модели до production-уровня (классификация, сегментация, детекция на WSI и DICOM).
• Проектировать инференс-сервисы (тайлинг WSI, оптимизация моделей и др.), производить масштабирование под нагрузку.
• Участвовать в постановке задач вместе с командой.
• Строить экспериментальную инфраструктуру (трекинг экспериментов, версионирование моделей и данных). У тебя будет реальное влияние на то, как это устроено.
• Готовить документацию и артефакты под регистрацию медицинских изделий.
• Возможность работать с другими доменами, кроме CV (NLP, LLM, VLM и др.)

Необходимые знания, навыки и опыт:

• Опыт работы в области Computer Vision от 5 лет.
• Понимание современных архитектур (ViT, ConvNeXt, SAM, DINO и др.).
• Опыт работы с ML полного цикла: данные → эксперимент → деплой → мониторинг.
• Опыт построения backend-сервисов (FastAPI / gRPC), работы с очередями и БД.
• Опыт оптимизации: ONNX, TensorRT, Triton.
• Опыт работы с ClearML, MLFlow.
• Опыт работы с Python, PyTorch, Lightning.
• Опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с медицинскими изображениями (гистология, цитология, рентгенология).
• Знакомство с регуляторикой медизделий (РФ, EU MDR, FDA)
• Опыт работы со стандартами DICOM, OpenSlide.
• Опыт с distributed training и multi-GPU оптимизацией.
• Публикации в CVPR, MICCAI, Medical Image Analysis и др.

• Удаленная работа в распределенной команде
• Доступ к корпоративным GPU-ресурсам
• Поддержка проф. обучения и выступления на профильных конференциях.
• Прямое влияние на продукт и его развитие