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!
- 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.
- 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
- Работа в Правительстве Москвы
- Высокопрофессиональная команда