Математик-разработчик

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.