Навыки: Python, FastAPI, Pandas, REST, Docker, PostgreSQL, SQL, LLM, Компьютерное зрение, Машинное обучение. Квалификация: Middle. Специализации: Бэкенд разработчик.
Ищем Python-разработчика / AI Engineer уровня Middle+ / Senior на проект по автоматизации обработки и сверки финансовых документов.
Проект связан с разработкой сервиса, который будет принимать акты сверки и внутренние выгрузки, извлекать из них данные, сопоставлять документы, находить расхождения и формировать понятный результат для пользователя.
Чем предстоит заниматься
- Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы.
- Извлекать табличные данные из документов.
- Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля.
- Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных.
- Выявлять расхождения между двумя источниками.
- Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации.
- Интегрировать OCR и Document AI-инструменты.
- При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений.
- Разрабатывать backend/API для сервиса.
- Участвовать в проектировании архитектуры MVP.
- Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных.
Что для нас важно
- Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет.
- Уверенное владение Python.
- Опыт работы с pandas и табличными данными.
- Опыт обработки Excel / CSV.
- Опыт парсинга PDF.
- Опыт разработки backend-сервисов и REST API.
- Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных.
- Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ.
- Опыт работы с Git.
Будет большим плюсом
- Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами.
- Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula.
- Опыт с fuzzy matching.
- Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing.
- Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов.
- Опыт разработки систем reconciliation / data matching.
- Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами.
- Опыт On-Premise решений.
- Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI.
Что здесь не требуется
Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля.
В проекте важнее:
- сильная прикладная Python-разработка;
- работа с документами и данными;
- построение надежной логики сопоставления;
- понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы.
О проекте
На первом этапе планируется разработка MVP без глубокой интеграции с внутренними учетными системами.
Базовый сценарий:
- Пользователь загружает акт сверки.
- Загружает внутреннюю выгрузку.
- Система извлекает и нормализует данные.
- Выполняет сопоставление.
- Показывает совпадения и расхождения.
- Формирует структурированный результат для пользователя.
Ожидаемый результат — рабочий прототип, который можно проверить на реальных исторических данных.
Формат работы
- Удалённая работа.
- Проектная занятость / аутстафф.
- Возможна полная или частичная загрузка — обсуждается индивидуально.
- Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения.
- Работа в составе небольшой проектной команды.
Ожидаемый уровень
Middle+ / Senior
Нам нужен специалист, который сможет самостоятельно разобраться в предметной области, предложить техническое решение и довести его до рабочего результата.
Будет преимуществом в отклике
Если у вас есть опыт похожих задач, приложите краткое описание:
- обработка документов;
- OCR;
- reconciliation / matching;
- financial data processing;
- Document AI;
- LLM-интеграции.
Также укажите:
- текущую доступность;
- возможную загрузку в часах в месяц;
- часовую ставку;
- формат работы: ИП / самозанятый / другой.