ML-инженер (RAG/LLM)

Ищем инженера на контрактный проект: Q&A-система по инженерной технической документации, 3000+ PDF с таблицами и перекрёстными ссылками. Стек: Python, Supabase, OpenAI API. Пайплайн собран и работает, точность около 60%, теряется на отборе чанков и генерации. Первый этап 3 недели, при успехе работа на месяцы. ☑️ Чем предстоит заниматься - Построить замерочный стенд: эталонные вопросы, автоматическая оценка, базовая линия точности - Разобрать причины отказов модели при корректном ретриве - Улучшить отбор evidence, промпты, подбор модели - Снизить себестоимость одного ответа - Далее: метаданные чанков, структурное извлечение таблиц из PDF, граф ссылок между документами ☑️ Наши пожелания к кандидатам - Практический опыт RAG в продакшене, не туториалы - Python, векторные базы: pgvector, Supabase или аналоги - Привычка измерять качество метриками, а не на глаз - Умение разбираться в чужом коде - Плюсом: опыт с большими PDF, таблицами, техдокументацией В отклике просьба указать: самый сложный ваш RAG-проект и что было в нём узким местом.