Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

AI Engineer

seniorremoteBerlin, PLСкор 68/1005д назад
Стек
DocumentationUse CasesArtificial Intelligence (AI)TestingMicrosoft DynamicsMachine Learning (ML)Microsoft AzureGxP (Good anything Practice)Amazon Web Services (AWS)Deploymentazuredatabricks
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
B2B contract , full-time, 12 months + extensions Working model: 100% remote We are looking for an experienced AI Engineer to design, build, validate and maintain production-grade LLM-based solutions for clinical and life-sciences use cases. The role combines hands-on GenAI engineering with strong Databricks, MLflow, LLM observability and GxP validation practices. You will work on AI solutions that require not only strong technical performance, but also traceability, reproducibility, documentation, controlled releases and audit readiness . Your responsibilities Designing, developing, validating and maintaining LLM-based solutions for clinical and life-sciences use cases. Building prompt workflows, RAG solutions, tool integrations, guardrails and human-in-the-loop mechanisms. Designing and maintaining knowledge graphs and graph-based AI solutions using technologies such as Neo4j. Building controlled end-to-end AI pipelines in Databricks . Supporting data ingestion, preparation, model integration, evaluation, deployment and monitoring. Integrating AI solutions with MLflow to capture: model and prompt versions, parameters, datasets, evaluation results, approvals, lineage, deployment records, associated technical artifacts. Using Langfuse for LLM observability, tracing and performance monitoring. Investigating unexpected model behaviour and supporting root cause analysis. Establishing end-to-end traceability across requirements, data, prompts, models, tests, approvals, releases an
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs