Работа в Правительстве Москвы — это возможность делать наш город современнее и удобнее. Если ты тоже неравнодушен к Москве, хочешь развивать ее и развиваться сам, присоединяйся к нашей команде!
Обязанности:
Разрабатывать и развивать ИИ‑агента «Помощник проектировщика»: выстраивать логику принятия решений, цепочки рассуждений, работу с контекстом и внешними источниками данных
Оформлять результаты проектирования в формате научного исследования: формулировать гипотезы, планировать эксперименты, рассчитывать и интерпретировать метрики, готовить отчёты с научно обоснованными выводами
Оптимизировать модели для повышения точности и производительности: применять методы квантования, дистилляции, сжатия; подбирать архитектуры под специфику задач транспортного проектирования
Анализировать производительность моделей и организовывать дообучение на новых данных: настраивать пайплайны подготовки данных, отслеживать дрейф данных и метрик качества
Проводить прикладные научные исследования (НИР): валидировать подходы, обеспечивать воспроизводимость результатов, фиксировать методики, допущения и ограничения
Решать задачи с помощью ИИ‑технологий: работать со стеком TensorFlow и Keras, а также с современными инструментами для построения агентных систем
Реализовывать задачи в области NLP (обработка технических текстов, спецификаций, замечаний экспертизы) и компьютерного зрения (OCR, распознавание чертежей, схем, планов)
Разрабатывать API и другие интерфейсы для интеграции моделей в существующие системы проектирования и документооборота
Тестировать и отлаживать интеграцию моделей: писать unit‑ и интеграционные тесты, проверять краевые случаи, обеспечивать стабильность работы в контуре заказчика
Мониторить функционирование ИИ‑моделей в реальных условиях: настраивать логирование и алерты, отслеживать деградацию качества, автоматизировать проверки
Изучать и адаптировать современные методы ИИ (трансформеры, генеративные модели и др.) под специфику транспортных проектов
Проводить эксперименты и оценивать их результаты: выполнять A/B‑тесты, сравнивать архитектуры, анализировать ошибки и способы их устранения.
Участвовать в формировании стратегии внедрения ИИ в компании: определять приоритеты, риски, этапы масштабирования и критерии успеха.
Консультировать коллег по вопросам ИИ: объяснять ограничения моделей, помогать корректно формулировать запросы и сценарии использования.
Готовить техническую и проектную документацию: описывать архитектуру, параметры моделей, методики экспериментов, инструкции по эксплуатации и интеграции.
Требования:
Опыт разработки ML‑моделей и внедрения их в продакшн.
Практический опыт работы с TensorFlow, Keras; понимание жизненного цикла ML‑модели.
Знание базовых методов NLP и компьютерного зрения, опыт работы с OCR‑задачами.
Понимание принципов построения ИИ‑агентов: планирование, память, инструменты, обработка ошибок.
Умение проектировать и реализовывать API для интеграции моделей.
Навыки проведения экспериментов и оценки качества моделей: метрики, валидация, воспроизводимость.
Способность оформлять технические и исследовательские результаты в виде документации и отчётов.
Уверенное владение Python, Git, базовыми инструментами ML‑инфраструктуры
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.