Computer Vision / Document AI инженер

СберКорус — часть системы бизнес-сервисов Сбер2B, разрабатывает ИТ-решения для бизнеса, включая аналитику больших данных, автоматизацию и ЭДО. Компания работает более 20 лет, входит в группу СБЕР с 2012 года.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и развитие CV/Document AI пайплайна извлечения данных из сканов и фотографий документов: определение типа документа, детекция и сегментация зон, OCR, извлечение реквизитов, постпроцессинг и валидация.
• Подготовка и разметка датасетов, аугментации, дообучение моделей, оценка качества по метрикам.
• Разработка оценки уверенности по полям и логики маршрутизации кейсов на ручную проверку.
• Разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM (в том числе vision-LLM) с использованием фреймворков для работы с LLM.
• Совместная с заказчиками проработка вариантов реализации AI-решений.
• Помощь и участие на стадии внедрения AI-решений (вывод в промышленную эксплуатацию), мониторинг качества в проде.
• Решение задач NLP (Classification, Summarization, NER, Semantic Search, Clustering) как плюс.
• Написание поддерживаемого, читаемого кода; участие в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки, уверенный Python.
• Практический опыт Computer Vision: классификация, детекция, сегментация изображений; работа с искажениями (повороты, засветы, шум, низкое разрешение, перекрытие печатями и штампами).
• Опыт OCR и обработки документов: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR, pdf2image/poppler, OpenCV, Pillow; предобработка изображений (кропы зон, zoom, повышение DPI, выравнивание, бинаризация, повышение контраста), извлечение реквизитов и постпроцессинг.
• Опыт дообучения нейросетевых моделей (PyTorch/TensorFlow), в том числе vision-моделей; понимание метрик качества (precision/recall, CER/WER, точность по полям).
• Опыт построения оценки уверенности по полям и маршрутизации кейсов на ручную проверку.

Будет большим плюсом:

• Опыт работы с vision-language и document understanding моделями (Donut, TrOCR, LayoutLM/LayoutLMv3, Qwen-VL, GigaChat Vision).
• Опыт разработки и интеграции AI-агентов на основе LLM и multi-agent систем.
• Опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG).
• Навыки prompt engineering для повышения качества взаимодействия моделей с пользователями.
• Опыт работы с инструментами построения автономных агентов и цепочек задач (LangChain или GigaChain, LangGraph, LangFlow/n8n, OpenRouter, GigaChat/ChatGPT/DeepSeek).
• Опыт в финансовой сфере / документообороте, работа с персональными данными и требованиями ИБ.

Условия:

• Опыт работы: 3–6 лет.
• Занятость: полная.
• График: 5/2, рабочие часы: 8.
• Формат работы: гибрид (после испытательного срока).
• ДМС, телемедицина, чек-ап — после трёх месяцев работы в компании.
• Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология — после 2 лет непрерывного стажа в группе Сбер.
• Программа адаптации, корпоративное обучение.
• Бесплатная подписка СберПрайм и скидки у партнёров и на сервисы группы Сбер.
• Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.