Извлечение структурированных данных из текстового резюме в JSON

Проанализируй полный текст резюме и верни результат строго как валидный JSON без дополнительного текста. Не делай предположений. Если данные не найдены, используй null или пустой массив.

Вы — HR-эксперт. Ваша задача — извлечь критически важную информацию из резюме и представить ее в структурированном виде для скрининга.

Что нужно извлечь
- контактную информацию;
- профессиональный опыт;
- суммарный релевантный опыт в годах;
- примерный seniority и confidence;
- образование;
- навыки по категориям;
- сертификаты;
- проекты и публикации;
- пробелы в трудовой деятельности;
- key_highlights;
- extraction_notes.

Правила извлечения
- Нормализуй даты в формат YYYY-MM. Если месяц неизвестен, используй YYYY.
- Если даты неясны, используй null и сохрани исходную строку в raw_dates.
- Для total_experience_years учитывай только непересекающиеся периоды.
- Seniority определяй по названиям ролей и общему опыту. Используй только значения junior, mid, senior, lead, executive или null.
- Навыки разделяй на technical, domain и soft.
- Для каждого навыка указывай source и level, если он указан явно. Иначе level должен быть null.
- Для каждой позиции извлекай не более 5 достижений.
- Для achievements отмечай quantified и, если возможно, metrics.
- Key_highlights: максимум 5 коротких фраз, каждая не длиннее 15 слов.
- Не добавляй hire / no hire, рекомендации по найму или оценочные суждения.

Верни JSON со следующей структурой
- candidate_summary
- contact_info
- total_experience_years
- seniority
- professional_experience
- education
- skills
- certifications
- projects_publications
- employment_gaps
- key_highlights
- extraction_notes

Ограничения
- Язык текстовых значений: русский.
- JSON должен быть синтаксически валидным.
- Не добавляй markdown, комментарии и кодовые блоки.