Прямо сейчас мы создаём внутреннюю платформу AI-агентов для автоматизации ключевых операционных процессов: от контроля качества до управления цепочкой поставок. Это не пилот и не «посмотрим». Это реальное внедрение on-premise LLM в регулируемой среде с требованиями FDA, EMA и EU AI Act.
Вам предстоит:
- Разрабатывать модели классификации (контроль качества), прогнозирования (спрос, цепочка поставок) и обнаружения аномалий (производственные параметры);
- Оценивать целесообразность дообучения модели (fine-tuning) vs. инженерии промптов (prompt engineering) для каждой задачи; при необходимости - проводить тонкую настройку на корпоративных фармацевтических данных;
- Формировать валидационные датасеты: баланс классов, отсутствие утечки из обучающей выборки, документирование источника и версии;
- Проводить валидацию по 7-этапному фреймворку FDA - от определения назначения до стратегии мониторинга;
- Рассчитывать матрицы ошибок с учётом стоимости каждого типа ошибки (ложно-отрицательный = риск выпуска дефектной партии);
- Разрабатывать процедуру квартального переобучения с версионированием моделей и документированием каждого обновления;
- Выявлять смещения (bias): не обучилась ли модель на артефактах истории вместо реальных закономерностей;
- Обеспечивать объяснимость решений для аудиторов: какие входные данные к какому выходу привели;
- Внедрять ансамблевые методы для критических решений вместо единственного предсказания.
Почему это интересно:
- Вы строите систему с нуля;
- Компания инвестирует в AI как в стратегическое направление, а не как в эксперимент.
