Консультант по мультиагентным LLM-системам и промт-инжинирингу (медицинский ИИ)

О проекте

ATLAXIS — операционная система здоровья. Человек загружает свои медицинские данные: анализы, выписки, снимки, историю обследований. Система разбирает их по 15 медицинским клиническим кластерам и 20 клиническим осям, ищет скрытые взаимосвязи и формирует развёрнутый клинический отчёт. Работает с международными протоколами, пользователь может выбрать, по протоколам каких стран строится разбор.

Проект в стадии активной разработки, тестируется практикующими врачами. Мы не заменяем врача — это справочно-информационный сервис, и юридическая рамка для нас критична.

Зачем нужен консультант

Первый цикл врачебного тестирования показал системные проблемы качества ответов: устаревшие клинические рекомендации, непоследовательность в дозировках, отсутствие целевых показателей, пропуск ошибок в загруженных документах. Нам нужен независимый взгляд на архитектуру, чтобы понять, где именно теряется качество: в выборе базовой модели, в структуре промтов, в отсутствии RAG-слоя или в организации агентов.

Мы не ищем замену команде разработки. Мы ищем эксперта, который проведёт аудит, даст конкретные технические рекомендации и будет периодически сверять курс.

Задачи

1. Провести аудит текущей архитектуры: базовая модель, структура промтов, схема работы агентов, обработка загруженных документов.

2. Оценить, обоснован ли выбор текущей LLM для медицинской задачи, и предложить альтернативы с расчётом по стоимости и качеству.

3. Дать конкретные рекомендации по устранению найденных проблем — не общие советы, а решения с указанием, что и как изменить.

4. Помочь определить, за какой период и по каким направлениям нужно собирать протоколы для RAG-базы, и оценить объём этой работы.

5. Предложить схему многослойной проверки ответа: одна модель формирует, вторая верифицирует и корректирует.

6. Периодически сверяться с нашим разработчиком и подтверждать или корректировать принимаемые технические решения.

Что важно в опыте

• Практика построения мультиагентных LLM-систем — не теория и не курсы, а работающие проекты.

• Глубокий промт-инжиниринг: многослойные промты, управление контекстом, воспроизводимость ответов.

• Опыт работы с RAG: сбор корпуса, векторные базы, оценка релевантности выдачи.

• Понимание различий между моделями по предметным областям — какая сильнее в чём и почему.

• Умение выстраивать оценку качества ответов: метрики, тестовые наборы, регрессия при изменении промта.

• Будет плюсом — опыт в медицинских или других высокорисковых доменах, где цена ошибки высока.

Формат и условия

• Проектная работа, удалённо.

• Первый этап — аудит системы и письменное заключение с рекомендациями. Оплата за этот этап от 30 000 ₽, окончательная сумма обсуждается после того, как вы оцените объём.

• Дальнейшее сотрудничество — периодические консультации и сверка решений. Формат и оплата обсуждаются отдельно.

• Оформление по договору. Подписывается NDA.

Как откликнуться

Напишите коротко: какие мультиагентные системы вы строили, на каких моделях, с какой задачей. Если есть примеры или кейсы, которыми можно поделиться, — приложите.

Свяжитесь со мной удобным способом, я отвечу быстро: