О вакансии
В Яндексе много финансовых систем: свои системы учёта, документооборота, платежей, работы с банками. В этих системах реализовано много бизнес-процессов и функций, которые обрабатывают разного рода транзакции, документы, события закупок и выплат. Новые требования мы реализуем в виде микросервисных приложений и интегрируем их с нашими сервисами LLM и OCR.
Мы хотим выстроить правильный технологичный и бизнес-процесс работы с этими сервисами и поэтому ищем в команду специалиста, который нам в этом поможет.
Особенности направления
- Новое направление для нас: есть возможность делать правильные решения без легаси.
- Разнородные бизнес-процессы и данные (финансовые, учётные, ЭДО).
- Большой спектр задач: анализ данных, построение метрик и работа с качеством, инфраструктура.
- Доступ к инфраструктуре Яндекса.
Один из первых проектов — это процессинг документов. Яндекс ежедневно взаимодействует со множеством контрагентов и обрабатывает большой объём различной документации, поступающей по разнообразным каналам (сканы, письма, ЭДО). Чтобы оптимизировать эти процессы, мы реализуем новый проект. Его основная задача — организовать автоматическую систему обработки входящих документов.
Какие задачи вас ждут
Работа над проектом
Вам предстоит совместно с командой разобраться, какие задачи по анализу данных, обучению ML-моделей и экспериментам нужны проекту.
Построение процессов
Вы будете выстраивать процессы работы с данными и ML-моделями на проекте по процессингу документов. Нам нужно создать конвейер, в котором мы сможем обрабатывать разные типы документов и данных из них, а также запускать обработку новых.
Проектирование метрик
Вам нужно будет совместно с бизнес-аналитиками проектировать метрики качества и разбираться, как они влияют на процессы.
Мы ждем, что вы
- Имеете промышленный опыт работы в командах анализа данных и ML-исследований
- Обладаете широким спектром технических скилов и ещё более широкой насмотренностью в бизнес-задачах
- Хорошо знакомы со всеми базовыми подходами в ML (классификацией, кластеризацией, бустингом) и умеете их применять
- Знаете LLM и разбираетесь в паттернах их применения
- Владеете SQL, Python и работаете с популярными библиотеками (Pandas, Scikit-Learn), но можете из локального research сделать продакшн-процесс
- Умеете связанно и наглядно оформлять свои выводы по данным
Будет плюсом, если вы
- Хорошо знакомы с финансовой предметной областью (учётными данными, документооборотом, платежами)
- Интересуетесь агентами и их разработкой
Что мы предлагаем
- Высокий совокупный доход Премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью.
- Офисы, в которые хочется ходить В офисах есть всё, что нужно для комфортной работы: удобные рабочие зоны, уютные места для отдыха, кофепойнты для спокойных перерывов.
- Расширенная медицинская страховка Начинает работать с первого месяца. В неё входят: плановая и неотложная помощь, стоматология, расширенный превентивный чекап, телемедицина 24/7; психотерапия в онлайн-сервисах наших партнёров; после года работы добавляется лазерная коррекция зрения, после двух — ведение беременности и роды.
- Возможности для роста Есть всё, чтобы учиться: внутренняя платформа с 100+ курсами, менторство и программы для руководителей.
- И ещё Делаем закрытые мероприятия: вечеринки, фестивали и другие ивенты.
