Обязанности
Объектная область: электронные услуги и электронное правительство.
•разработка и внедрение прикладного программного обеспечения;
•выработка решений по унификации процессов разработки ПО;
•подготовка технологических справок (отчетов), участие в разработке технической документации;
•участие в выработке проектных решений в части построения архитектуры программных систем;
•разработка высоконагруженных приложений;
•поддержка существующего программного обеспечения;
•разработка интеграций с внешними системами;
•ведение технической документации;
•формирование технических требований к разрабатываемому ПО.
Требования
•Высшее профессиональное (математическое, инженерно-математическое, техническое) образование.
•Уверенное знание Python 3 и практический опыт промышленной разработки backend- и сервисных приложений на Python.
•Опыт разработки REST API и сервисов интеграции на FastAPI, Flask или аналогичных фреймворках.
•Навыки работы с обработкой изображений и компьютерным зрением: OpenCV, Pillow, NumPy, предобработка изображений, бинаризация, шумоподавление, выравнивание, коррекция перспективы, выделение областей интереса.
•Практический опыт построения или сопровождения решений OCR / IDP для распознавания документов: извлечение текстовых полей, постобработка результатов распознавания, валидация структуры данных, нормализация ФИО, дат, номеров документов.
•Понимание принципов распознавания паспортов и иных удостоверяющих документов: работа со сканами и фотографиями документов, выделение реквизитов, обработка машиночитаемой зоны (MRZ) и иных структурированных зон документа.
•Опыт интеграции с OCR- и CV-библиотеками/SDK: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR, ABBYY, Smart Engines или аналогичными решениями.
•Навыки разработки логики валидации и парсинга извлеченных данных: регулярные выражения, словари, справочники, контроль форматов, контроль полноты и корректности полей.
•Опыт интеграции с периферийным оборудованием: документ-сканеры, камеры, считыватели; понимание механизмов взаимодействия через драйверы, SDK, TWAIN/WIA, HTTP/API или иные интерфейсы обмена.
•Понимание архитектуры биометрических решений: процессы захвата, проверки качества, извлечения признаков, сравнения шаблонов, верификации/идентификации.
•Практический опыт работы с биометрическими SDK или API, либо с задачами face recognition / face matching / liveness detection.
•Знание основных метрик и логики биометрических систем: FAR, FRR, threshold, quality score, false match / false non-match, сценарии верификации 1:1 и идентификации 1:N.
•Понимание внутренней логики работы Python-скриптов и пайплайнов в биометрических решениях: обработка изображений, вызов внешних библиотек, orchestration-процессы, логирование, обработка ошибок, маршрутизация данных между компонентами.
•Опыт работы с ML/CV-стеком на уровне интеграции и сопровождения: PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow или аналогичные инструменты — хотя бы в части запуска, обвязки, инференса и диагностики.
•Уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL, MySQL или аналогичными СУБД для хранения результатов распознавания, журналов обработки, биометрических шаблонов и служебных данных.
•Опыт работы с Linux на уровне разработки и сопровождения сервисов: systemd, журналы, процессы, сетевые настройки, права доступа, shell-скрипты.
•Навыки контейнеризации и развертывания сервисов: Docker, docker-compose, базовое понимание CI/CD.
•Опыт разработки интеграций с внешними системами через REST, SOAP, очереди сообщений или файловый обмен.
•Навыки написания unit- и integration-тестов для Python-кода, а также опыт отладки проблем качества распознавания и нестабильной обработки входных данных.
•Понимание вопросов защиты чувствительных персональных и биометрических данных на прикладном уровне: безопасная обработка, журналирование без утечки данных, маскирование, контроль доступа, шифрование при передаче и хранении.
Условия
•Необходимость выполнения тестового задания.
•Предварительное испытание 3 месяца.
