Cortex24 — AI-платформа для участия в госзакупках и тендерах. Мы помогаем поставщикам находить подходящие закупки и готовиться к ним в разы быстрее: система сама читает закупочную документацию, вытаскивает из неё позиции и требования, подбирает под них товары из каталога поставщика, считает смету и цены. То, на что у менеджера уходил день работы с файлами, платформа делает за минуты.
Где у нас работает AI (и что будет в ваших руках)
- Пайплайн анализа тендеров — ядро продукта. Конвейер: извлечение позиций и характеристик из документации (PDF/DOCX/XLSX) → нормализация текстовых требований в структурированные значения → подбор товара из каталога → расчёт цен и сметы. У каждой стадии свои модели и метрики.
- Матчинг «позиция тендера ↔ товар каталога» — гибридный скоринг (лексическая близость, категории ОКПД2/КТРУ, сравнение характеристик, единицы измерения), калибровка уверенности (авто-подбор / частичный / нужен человек), топ-N альтернатив и текстовое объяснение каждого подбора.
- AI-ассистент каталога — LLM-агент с tool-calling: пользователь загружает прайс-лист, агент разбирает его, составляет план изменений каталога (dry-run) и применяет после подтверждения человеком. Стриминг ответов, учёт токенов и стоимости, prompt caching.
- Поиск закупок — агрегация из нескольких источников, дедупликация, поиск по тексту документов, ранжирование релевантности.
Данные для дообучения уже копятся: пользователи руками поправляют подборы системы, и каждая правка сохраняется с аудит-логом — готовая разметка для улучшения матчера
Чем предстоит заниматься
- Повышать качество извлечения и матчинга: разбирать ошибки на реальных тендерах, улучшать промпты и логику скоринга, строить метрики качества (точность подбора, покрытие, доля «ручных» позиций).
- Оптимизировать стоимость и скорость LLM-вызовов: сокращение токенов, кэширование промптов, выбор моделей под задачу, работа с лимитами.
- Развивать ассистента: новые инструменты агента, надёжность tool-calling, работа с большими прайс-листами.
- Выстроить оценку качества: датасеты из пользовательских правок, регрессионные прогоны, A/B-сравнение промптов и моделей.
- Доводить демо-фичи до прода: идентификация товара по описанию, поиск вариантов замены.
Что ждём
- Опыт работы с LLM в проде: промпт-инжиниринг, structured output, function calling / агенты — не «поигрался в чате», а встроил в продукт.
- Python; умение работать с API моделей (Anthropic/OpenAI), понимание токенов, кэширования, стоимости.
- Опыт задач извлечения информации из документов и/или матчинга и ранжирования сущностей.
- Умение мерить качество: собрать датасет, придумать метрику, показать «стало лучше» цифрами, а не ощущениями.
- Самостоятельность: у нас нет ML-отдела — вы будете первым и главным по этому направлению Условия:
- Удалённая работа, график 5/2 по 8 часов.
- Оформление: Трудовой договор, договор ГПХ с самозанятым.(в дальнейшем офиц оформление в аккредитованную IT компанию)
- Выплаты два раза в месяц.
- Прямое влияние на продукт: ML — это ядро платформы, а не украшение; результаты вашей работы видны пользователям сразу
Будет плюсом
- Опыт с RAG, эмбеддингами и векторным поиском.
- Классический ML (ранжирование, калибровка вероятностей) поверх LLM-скоринга.
- Опыт с документами: парсинг PDF и таблиц, OCR.
- Знание домена госзакупок (44-ФЗ/223-ФЗ, ОКПД2/КТРУ) — не обязательно.
