Вакансия «Python Developer / AI Engineer (Document Processing)» в AYROSA · Job Hunters
A
AYROSA
Python Developer / AI Engineer (Document Processing)
Зарплата не указана
Формат
Удалённо
Грейд
middle
Город
Москва
PythonFastAPIPandasDockerPostgreSQLSQLGitExcel
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
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.
Задачи:
— 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.
Требования:
— 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 и 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.
Условия:
— 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:
— опыт похожих задач: обработка документов, OCR, reconciliation / matching, financial data processing, Document AI, LLM-интеграции.
— указание текущей доступности, возможной загрузки в часах в месяц, часовой ставки, формата работы (ИП / самозанятый / другой).
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.