Python-разработчик / AI Engineer

Что предстоит делать

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: 1. Пользователь загружает акт сверки. 2. Загружает внутреннюю выгрузку. 3. Система извлекает и нормализует данные. 4. Выполняет сопоставление. 5. Показывает совпадения и расхождения. 6. 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.