Просмотр вакансии

Объектная область: электронные услуги и электронное правительство.

разработка и внедрение прикладного программного обеспечения;

выработка решений по унификации процессов разработки ПО;

подготовка технологических справок (отчетов), участие в разработке технической документации;

участие в выработке проектных решений в части построения архитектуры программных систем;

разработка высоконагруженных приложений;

поддержка существующего программного обеспечения;

разработка интеграций с внешними системами;

ведение технической документации;

формирование технических требований к разрабатываемому ПО.

• Высшее профессиональное (математическое, инженерно-математическое, техническое) образование.

• Уверенное знание Python 3 и практический опыт промышленной разработки backend- и сервисных приложений на Python.

• Опыт разработки REST API и сервисов интеграции на FastAPI, Flask или аналогичных фреймворках.

• Навыки работы с обработкой изображений и компьютерным зрением: OpenCV, Pillow, NumPy, предобработка изображений, бинаризация, шумоподавление, выравнивание, коррекция перспективы, выделение областей интереса.

• Практический опыт построения или сопровождения решений OCR / IDP для распознавания документов: извлечение текстовых полей, постобработка результатов распознавания, валидация структуры данных, нормализация ФИО, дат, номеров документов.

• Понимание принципов распознавания паспортов и иных удостоверяющих документов: работа со сканами и фотографиями документов, выделение реквизитов, обработка машиночитаемой зоны (MRZ) и иных структурированных зон документа.

• Опыт интеграции с OCR- и CV-библиотеками/SDK: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR, ABBYY, Smart Engines или аналогичными решениями.

• Навыки разработки логики валидации и парсинга извлеченных данных: регулярные выражения, словари, справочники, контроль форматов, контроль полноты и корректности полей.

• Опыт интеграции с периферийным оборудованием: документ-сканеры, камеры, считыватели; понимание механизмов взаимодействия через драйверы, SDK, TWAIN/WIA, HTTP/API или иные интерфейсы обмена.

• Понимание архитектуры биометрических решений: процессы захвата, проверки качества, извлечения признаков, сравнения шаблонов, верификации/идентификации.

• Практический опыт работы с биометрическими SDK или API, либо с задачами face recognition / face matching / liveness detection.

• Знание основных метрик и логики биометрических систем: FAR, FRR, threshold, quality score, false match / false non-match, сценарии верификации 1:1 и идентификации 1:N.

• Понимание внутренней логики работы Python-скриптов и пайплайнов в биометрических решениях: обработка изображений, вызов внешних библиотек, orchestration-процессы, логирование, обработка ошибок, маршрутизация данных между компонентами.

• Опыт работы с ML/CV-стеком на уровне интеграции и сопровождения: PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow или аналогичные инструменты — хотя бы в части запуска, обвязки, инференса и диагностики.

• Уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL, MySQL или аналогичными СУБД для хранения результатов распознавания, журналов обработки, биометрических шаблонов и служебных данных.

• Опыт работы с Linux на уровне разработки и сопровождения сервисов: systemd, журналы, процессы, сетевые настройки, права доступа, shell-скрипты.

• Навыки контейнеризации и развертывания сервисов: Docker, docker-compose, базовое понимание CI/CD.

• Опыт разработки интеграций с внешними системами через REST, SOAP, очереди сообщений или файловый обмен.

• Навыки написания unit- и integration-тестов для Python-кода, а также опыт отладки проблем качества распознавания и нестабильной обработки входных данных.

• Понимание вопросов защиты чувствительных персональных и биометрических данных на прикладном уровне: безопасная обработка, журналирование без утечки данных, маскирование, контроль доступа, шифрование при передаче и хранении.

• Необходимость выполнения тестового задания.
• предварительное испытание 3 месяца