Data Extraction Specialist – AI

Хотите научить движок обработки документов банка читать? Каждая заявка на ипотеку сопровождается стопкой документов: расчетные листы, справки с места работы, отчеты об оценке, банковские выписки и удостоверения личности. Наш движок извлечения автоматически преобразует эти документы в структурированные данные, которые можно использовать на протяжении всего процесса кредитования. Усовершенствование этого движка является одной из ключевых целей Ohpen на 2026 год, поскольку мы переходим от классических правил извлечения к извлечению на основе AI/LLM. В качестве специалиста по извлечению данных – AI вы будете способствовать этому переходу от начала до конца. Вы будете настраивать и оптимизировать движок, создавать извлечение на основе LLM, которое заменяет существующие правила, сравнивать результаты, чтобы доказать эффективность извлечения. Ohpen запустила первую в мире облачную платформу для основных банковских операций. В нашем наборе инструментов для кредитования несколько компонентов работают вместе для обработки каждого документа, поступающего с заявкой на ипотеку: DocStreet — наша платформа для обработки документов. Она получает, классифицирует и маршрутизирует входящие документы. DTA2 — это движок извлечения данных в DocStreet. Он считывает каждый документ и преобразует его в структурированные поля, такие как доход, работодатель и стоимость имущества, на которые полагаются кредитные процессы наших клиентов. Orbis — это движок, который выполняет автоматизированные проверки извлеченных документов. Вы присоединитесь к нашей команде Transformation & Innovation, работая в небольшой и сфокусированной группе по извлечению данных. Небольшая команда означает высокую ответственность и множество возможностей для внесения своего вклада.

Улучшать показатели извлечения. Настраивать и оптимизировать DTA2 для различных типов документов и полей, отдавая приоритет тем, которые наиболее важны для наших клиентов.

Внедрять извлечение на основе AI/LLM. Проектировать, создавать, оценивать и развертывать извлечение на основе LLM в рамках движка. Это включает в себя все, от проектирования запросов и выбора модели до защитных механизмов, наборов для оценки и внедрения в производственную среду.

Доказывать, что это работает. Создавать и поддерживать цикл сравнения, который показывает, где извлечение улучшилось, где оно ухудшилось и почему. Никакое улучшение не будет внедрено без доказательств.

Улучшать сам движок. Определять и внедрять инженерные улучшения в DocStreet, DTA2 и Orbis.

Тесно сотрудничать с теми, кто его использует. Взаимодействовать с внутренними заинтересованными сторонами из отделов Product, Engineering и Lending Operations, а также напрямую с нашими клиентами.

Вы обладаете сильными аналитическими способностями. Вы быстро осваиваете новые области и чувствуете себя комфортно, будучи тем, кто выясняет, как на самом деле работают вещи.

У вас есть техническое образование в области инженерии, со степенью в области компьютерных наук, программной инженерии, инженерии данных или смежной области, и 1–5 лет практического опыта.

Вы AI-нативный. LLM — это обычная часть вашей работы. Вы знаете, как проектировать и итерировать запросы, и как создавать контрольные показатели, показывающие, помогло ли изменение на самом деле.

Вы проактивный самоучка. В небольшой команде некого ждать. Вы замечаете, что нужно сделать, предлагаете это и берете на себя ответственность за выполнение.

Вы сильный коммуникатор. Вы можете объяснить технические компромиссы клиентам, уважительно оспаривать коллег при необходимости и информировать заинтересованные стороны, не дожидаясь запроса.

Владение стратегической целью 2026 года с первого дня в команде, достаточно небольшой, чтобы ваша работа была видна как клиентам, так и руководству.

Возможность перевести производственную систему, используемую регулируемыми кредиторами, от правил, основанных на правилах, к извлечению на основе AI.

Должность на стыке инженерии, AI и голландского ипотечного домена.

Гибридный формат работы из нашего офиса в самом сердце Амстердама.

Конкурентоспособная заработная плата и льготы.