Описание
Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков. Приглашаем Дата-сайентиста присоединиться к команде нашего заказчика, которая занимается запуском пилотов ИИ-программы (сфера промышленность).
Задачи
•Разобрать работу текущего робота: что распознаётся, где ошибки, как результат используется дальше.
•Зафиксировать базовую точность по типам документов и полям.
•Классифицировать документы в пакете (УПД, счёт-фактура, ТОРГ-12, акт, входящее письмо), проверять комплектность пакета, находить пропущенные подписи и печати.
•Извлекать реквизиты — ИНН/КПП, номер и дату, суммы, НДС, контрагента, позиции — и сверять их с данными SAP.
•Настроить маршрутизацию по уверенности модели: бухгалтер видит только то, что робот не смог обработать.
•Учесть ночную пакетную обработку.
•Сопоставлять документы между собой и искать их в архиве.
•Формировать акты сверки и оборотно-сальдовую ведомость по контрагенту из данных SAP по пред-заполненным полям.
•Распознавать входящие акты и протоколы разногласий от контрагентов, сопоставлять строки по номеру, дате и сумме (нечёткое сопоставление).
•Классифицировать причины расхождений и готовить черновики ответов контрагентам.
•Развернуть модели на собственных GPU-серверах, настроить мониторинг качества и переобучение.
•Собрать и разметить обезличенные датасеты, вести метрики, подготовить документацию для передачи в промышленную эксплуатацию.
•Работать вместе с RPA-разработчиками, командой SAP и бухгалтерами ОЦО.
Требования
•Хотя бы одно решение по обработке документов, доведённое до эксплуатации и развёрнутое без облака.
•От 3 лет в Data Science / ML, из них не меньше 1,5 года — проекты обработки документов (IDP, OCR) с измеримым результатом в эксплуатации.
•Python (PyTorch, Hugging Face Transformers), SQL.
•Tesseract, PaddleOCR, docTR или промышленные движки (ABBYY, Content AI, Smart Engines).
•Понимание layout-моделей (LayoutLMv3, Donut): где они сильны и где ломаются.
•Open-weight модели (Qwen-VL, Llama и аналоги), извлечение по JSON-схеме с валидацией, дообучение LoRA / QLoRA.
•vLLM, TGI или Ollama, квантизация, Docker, собственные GPU-серверы.
•Метрики по полям (precision / recall), доля документов без ручной правки, калибровка порогов уверенности, сценарии «человек в контуре».
•Нечёткое сопоставление и entity resolution — нужно для сверки.
•Обезличивание, требования 152-ФЗ, работа с коммерческой тайной.
•Умение самостоятельно разобрать процесс с бухгалтером и перевести его в задачу для модели.
Будет плюсом
•Опыт в ОЦО, бухгалтерии или у вендора IDP.
•Понимание УПД, счетов-фактур, актов сверки, логики НДС.
•Интеграция с RPA (UiPath, PIX RPA, Primo RPA) и ECM (Саперион / Saperion).
•Работа с данными SAP (FI, MM, выгрузки, экстракторы) — на уровне чтения таблиц, ABAP не нужен.
•Распознавание рукописного текста, подписей и печатей на сканах низкого качества.
•MLOps: MLflow, Airflow, Label Studio; сервисы на FastAPI.
Условия
•Карьерная и профессиональная возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.
•Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог.
•Необходимая техника для комфортной работы.
•Обучение, сертификация, Usetech English Club – онлайн изучение английского языка.
•Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету.
•Внутрикорпоративные профильные коммьюнити.
•Забота о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни.
•Геймифицированная программа лояльности с корпоративным магазином.
•Интересная корпоративная жизнь.
