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.

Description

AI Automation Engineer (Инженер по AI-автоматизации)

Python Developer / AI Engineer (Document Processing)

See also