Applied AI Engineer – OCR, Dokumentenklassifikation, Extraktion, RAG/LLM, Evalua
# Applied AI Engineer – OCR, Dokumentenklassifikation, Extraktion, RAG/LLM, Evalua **MTR Legal Rechtsanwälte** · `Remote` · `Contractor` 💼 **Уровень роли:** `Senior` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Himalayas (JSON API)* --- ### Top Skills & Match 🎯 **Ключевой стек роли:** `[Applied-AI-Engineering]` `[Document-Intelligence]` `[RAG-Engineering]` `[AI-Evaluation]` `[LLM-Engineering]` `[Senior-Applied-AI-Engineer]` `[Applied-AI-Engineer]` --- ### About the Role wir sind MTR Legal Rechtsanwälte . Mittelständisch und international. Wir beraten im gesamten Familienrecht. Ein starker Wegbegleiter für nationale und internationale Mandanten. Wir verfolgen nicht nur Leistung, sondern schaffen auch Raum für Persönlichkeiten, um gemeinsam an einem Strang zu ziehen. Denn wir wissen: Mit Ihnen bringen wir unser Beratungsniveau für unsere Mandanten auf das nächste Level! du Was du dafür können musst - LLM/RAG in Produktion (nicht nur Demo) - Dokumentenfokus (OCR/Extraktion/Klassifikation) oder sehr nah dran - Engineering: Versionierung, Repro, Tests, Monitoring - Evaluation-Mindset: Qualität messen & Regression verhindern Was am Ende stehen muss (Deliverables) - DocTypes + Extraktionsschemas (Top 10) inkl. Validierungen - OCR/Extraktionspipeline (Edge Cases: schlechte Scans, Tabellen, Stempel) - RAG/LLM: Summary + Mandanten-E-Mail-Draft + Action Items - Confidence/Checks: Thresholds, Rule/LLM-Checks, Human-in-the-loop Gates - QA/Eval: Golden Set, Metriken (Precision/Recall), Prompt/Model Regression Tests connecting the dots Tech (Orientierung) OCR/Extraction, LLM/RAG, Embeddings, Prompting/Templates, Eval Harness (Golden Sets), Monitoring/Drift. Integration in Workflow/Queue. Rahmenbedingungen - 100% Remote (CET/Europa ideal) - Projektbasis, Start asap, Auslastung nach Vereinbarung perspective Produktionsreife Document Intelligence: DocType → Felder → Summary → Draft → Checks. Wichtig: messbare Qualität , Regression-Schutz, sichere Gates (Human-in-the-loop). Originally posted on Himalayas
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Наблюдалась 2026-10-02, впервые 2026-10-02, источник — Himalayas (JSON API).