- Страна
- Россия
Middle+ / Senior Python Developer
Оценка ИИИнтересный проект на стыке Data Engineering и Backend с возможностью удаленной работы. Однако отсутствие указанной зарплаты и проектный характер занятости могут подойти не всем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется уверенный опыт работы с данными (pandas, парсинг) и алгоритмами сопоставления, а также готовность работать в формате MVP. Высокая планка Senior/Middle+ подразумевает самостоятельность в принятии технических решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень оплаты, однако для позиций Middle+/Senior Python Developer на российском рынке при проектной занятости ставки обычно соответствуют рыночному диапазону 250,000–450,000 рублей в месяц. Итоговое предложение будет сильно зависеть от почасовой ставки и объема загрузки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle+ / Senior Python Developer — AYROSA
Зарплата не указана
Удалённо. Проектная занятость / аутстафф
Команда создаёт MVP для сверки финансовых документов: Excel, PDF и сканы, нормализация полей, поиск расхождений и API. Обучать свои ML-модели с нуля не требуется.
Требования:
— от 3 лет коммерческой разработки на Python
— pandas, Excel/CSV, парсинг PDF
— backend и REST API
— алгоритмы сопоставления и очистки данных
OCR, fuzzy matching и интеграции LLM будут плюсом. Возможна полная или частичная загрузка, объём обсуждается. В отклике просят указать доступность, часы в месяц, ставку и формат оформления.
*📍* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pandas
- REST API
- Excel
- CSV
- PDF parsing
- Algorithms
- OCR
- Fuzzy matching
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проект сфокусирован на сверке документов, поэтому важно понимать, как кандидат справляется с грязными данными.
Какие стратегии нормализации и очистки данных вы используете при работе с разнородными Excel и PDF файлами?
В описании упомянуты алгоритмы сопоставления.
Расскажите о вашем опыте реализации алгоритмов сопоставления (matching algorithms). Использовали ли вы fuzzy matching?
Работа с PDF часто бывает трудоемкой из-за структуры файлов.
Какие библиотеки для парсинга PDF вы предпочитаете и как решаете проблему извлечения табличных данных из сканов?
Важно оценить навыки проектирования интерфейсов для интеграции.
Как бы вы спроектировали REST API для системы, которая принимает тяжелые файлы на вход и возвращает результаты сверки?
Упомянуто использование LLM как плюс.
В каких сценариях обработки финансовых документов вы видите наибольшую пользу от интеграции LLM?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
