Описание
Проект посвящён автоматизации обработки и сверки финансовых документов. Сервис принимает акты сверки и внутренние выгрузки, извлекает данные, сопоставляет документы, находит расхождения и формирует 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 случаи: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации
•Интегрировать OCR и Document AI-инструменты
•Использовать LLM для интерпретации и формирования понятных объяснений
•Разрабатывать бэкенд и API для сервиса
•Участвовать в проектировании архитектуры MVP
•Работать с обезличенными финансовыми документами
•Тестировать качество решения на исторических данных
•Самостоятельно разбираться в предметной области
•Предлагать техническое решение и доводить его до рабочего результата
Требования
•Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет
•Уверенное владение Python
•Опыт работы с pandas и табличными данными
•Опыт обработки Excel и CSV
•Опыт парсинга PDF
•Опыт разработки бэкенд-сервисов и REST API
•Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных
•Умение самостоятельно проектировать решения, а не только работать по готовому техническому заданию
•Опыт работы с Git
•Не подходит классический Data Scientist и разработка собственных ML-моделей с нуля
Будет плюсом опыт с OCR, PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula, fuzzy matching, Document AI, Intelligent Document Processing, LLM API, reconciliation, финансовыми и бухгалтерскими документами, On-Premise-решениями, а также опыт сочетания детерминированной бизнес-логики и AI.
Условия
•Проектная занятость или аутстафф
•Возможна полная или частичная загрузка, обсуждается индивидуально
•Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения
•Работа в составе небольшой проектной команды
