Малый Головин переулок 3с1
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!