Мы создаем продукт на основе ИИ, который помогает аудиторам автоматически выявлять аномалии, сомнительные сделки и признаки мошенничества в огромных массивах документов — быстрее, точнее и надёжнее, чем это может сделать человек.
Наша цель — освободить аудиторов от рутинной работы и дать им возможность сосредоточиться на стратегически важных задачах, где требуется человеческий опыт и аналитика.
Как это работает:
Аудитор загружает массив документов в любом формате (Word, Excel, PDF, CSV и другие).
Алгоритм, обученный на миллионах реальных кейсов, извлекает из документов ключевые данные, анализирует их контекст и находит аномалии, которые сложно заметить вручную.
Через несколько минут он получает готовый отчёт по безопасности.
Что предстоит делать:
Работать с реальными финансовыми данными компаний и анализировать сделки на миллиарды рублей.
Разрабатывать микросервисы для обработки, извлечения и анализа данных из документов (электронные PDF, выписки).
Создавать и расширять сервисы для NER-поиска, сравнения, валидации и нормализации данных.
Реализовывать различные DataTransfers, участвовать в построении аналитики и дашбордов.
Самостоятельно принимать технические решения и внедрять новые подходы.
Что мы предлагаем:
Участие в создании высокотехнологичного продукта с самого начала и возможность влиять на ключевые архитектурные и продуктовые решения..
Быстрый профессиональный и карьерный рост, возможность стать лидером направления.
Опцион и конкурентную рыночную зарплату.
Полностью удаленную работу с гибким графиком.
Мы — амбициозная команда: опытные разработчики и эксперты в области финансового аудита. Мы ценим инициативу, стремление разбираться в сложных вещах и открытость к новым идеям.
Мы ищем Python-разработчика с опытом работы с данными.
Требуемые знания:
Уверенное знание Python и SQL
Опыт работы с БД PostgreSQL, ClickHouse (спрашиваем за опыт построения структуры, а не просто запросы делать)
Опыт работы с Superset
Знание и умение работать с либами по работе с PDF/Excel
Понимание микросервисной архитектуры, REST API
Опыт обработки и нормализации документов (PDF, Excel, Word и др.)
Навыки работы с ML и извлечением сущностей (NER) как плюс
Умение быстро разбираться в новых инструментах и технологиях
