Департамент информационных технологий Москвы создает и развивает цифровые проекты, которые делают столицу комфортнее, а жизнь горожан — удобнее и мобильнее. Для системы управления столицей технологии — это незаменимый инструмент, который применяется во всех отраслях экономики, городского хозяйства и социальной сферы. А для миллионов горожан — повседневный помощник, который позволяет получать сотни услуг и сервисов в удобном цифровом формате в режиме 24/7.
Продукт Образование занимается автоматизацией процессов, связанных с городским образованием, создавая инструменты, которые помогают учителям, школьникам и их родителям на каждом этапе образовательного процесса. Среди разработок — библиотека МЭШ, Электронный журнал и дневник, а также электронный пропуск в школу или сад с возможностью уведомления родителей и другие решения.
Что нужно делать
•проводить анализ бизнес-требований, ставить ML-задачи, выбирать метрики и бейзлайны
•собирать, очищать и подготавливать датасеты; строить воспроизводимые feature-пайплайны
•разрабатывать, обучать, валидировать и сравнивать модели (классические ML, DL, LLM/RAG при необходимости)
•развёртывать модели в production: REST/gRPC сервисы, batch-джобы, streaming-инференс
•строить и поддерживать MLOps-инфраструктуру: версионирование данных и моделей, автоматизация обучения, тестирование, CI/CD для ML
•проводить мониторинг качества моделей в продакшене: обнаружение дрейфа данных/концепта, алерты, планирование и запуск ретренингов
•оптимизировать инференс: ускорение, снижение потребления памяти/CPU/GPU, конвертация форматов, работа с edge/cloud гибридами
•взаимодействовать с backend-разработчиками и продуктовой командой
•вести техническую документацию, участвовать в код- и дизайн-ревью, менторить новых сотрудников
•исследовать новые подходы, проводить бенчмаркинг, писать PoC, участвовать в технических сообществах и внутренних хакатонах
Какие знания и навыки нам важны
•опыт работы в области ML / Data Science / MLOps от 2 лет
•высшее образование в сфере Computer Science, математики, физики, инженерии или смежных технических дисциплин
•умение переводить бизнес-задачи в ML-метрики и эксперименты
•навык работы в кросс-функциональной команде
•отличное знание Python
•ML/DL стеки: PyTorch, NLP-стек (HuggingFace, Transformers, NumPy)
•MLOps и деплой: Docker, Kubernetes, FastAPI/Flask/gRPC, CI/CD (GitLab CI), MLflow, Apache Airflow
•Мониторинг и качество: Prometheus + Grafana, Sentry, алертинг, A/B тесты
•Оптимизация моделей: ONNX, TensorRT, квантизация, дистилляция, pruning, batch/streaming инференс, Triton
•теоретическая база: статистика, вероятности, линейная алгебра, feature engineering, валидация, работа с несбалансированными данными
•Современный стек: опыт работы с LLM, RAG-пайплайнами, векторными БД (Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector), фреймворками LangChain/LlamaIndex, fine-tuning открытых моделей
Что предлагаем
•рыночную зарплату и премии;
•драйвовые задачи и ресурсы для их реализации;
•удаленный режим работы, или работа из офиса;
•официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию;
•материальную помощь в случае важных событий в жизни;
•корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке;
•корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие виды спорта;
•комьюнити по интересам;
•скидки от партнеров на дмс, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.
Стань частью команды ДИТ Москвы и воплощай в жизнь цифровые проекты столицы!
