Москва, улица Станиславского, 4с1
Метро: МарксистскаяПостроение пайплайнов извлечения данных из сканов и PDF: ПТС, отчётность, договоры - с приведением к структурированному формату (JSON/XML) и семантической сверкой документов на базе LLM + RAG, загрузки результатов обработки в ИТ системы Банка;
Быстрое прототипирование (Pilot-First): в течение 2–3 недель предоставлять MVP для конкретной бизнес-гипотезы, измерять точность и бизнес-эффект;
Взаимодействие с бизнес-заказчиком и смежными подразделениями по сбору бизнес-гипотез и формирования бэклога задач по встраиванию AI-решений в действующие бизнес-процессы Банка;
Оценка бизнес-эффективности задач, связанных с внедрением AI-решений;
Взаимодействие с внешними подрядчиками при закупке AI-решений на рынке;
Участие в разработке архитектуры ИТ-решений, выборе технологий, инструментов и фреймворков для внедрения AI-решений;
Обеспечение объяснимости внедряемых AI-решений для бизнеса (XAI);
Организация процессов поддержки и развития AI-решений, внедряемых в Банке;
Участие в управлении бюджетом развития AI;
Опыт в коммерческой разработке AI-решений от 2-х лет;
Уверенное владение Python, опыт работы с open-source инструментами для оптического распознавания, компьютерного зрения, использования языковых моделей (OpenCV, PyTesseract или аналогами, Transformers, LangChain, PyTorch / TensorFlow);
Практический опыт интеграции вендорских API для распознавания документов;
Опыт работы с инструментами управления проектами (Jira, Confluence, MS Project и др.)
Готовность работать в режиме быстрых пилотов: «внедрил - измерил - показал - доработал - отказался или масштабировал»;
Понимание принципов построения ML-платформ и моделей;
Понимание, для каких классов задачи какие технологии являются наиболее эффективными к применению (AI/ML/RPA);
Дополнительные плюсы:
- Опыт в банковской или финтех-сфере, знание основ их документооборота;
- Знание российских LLM (YandexGPT, GigaChat, и др.), опыт их использования, как SaaS-сервис, так и развёртывания их on-premise;
- Участие в соревнованиях по распознаванию документов;
- Понимание требований ЦБ РФ к «прозрачности» моделей (XAI) и этических аспектов AI;
- Знание основ кибербезопасности.
Личные качества:
- Техническая подкованность и интерес к AI-технологиям
- Продуктовый подход: способность перевести задачу «распознать ПТС» в подзадачи для реализации и метрики по оценке эффективности ИТ решения (скорость, точность, сокращение ручного труда);
- Навыки аргументации: объяснить бизнес-эксперту результаты отработки построенных AI-решений, и как мы это контролируем;
- Внимание к деталям - критично для работы с коммерческими договорами.
Мы предлагаем:
Приглашаем вас присоединиться к нам!
НПО ТЕХНОМАШ ИМ. С.А. АФАНАСЬЕВА
Москва
до 170000 RUR