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
Что нужно делать:
- разрабатывать и реализовывать стратегии внедрения LLM , включая модели Яндекса (например, YandexGPT) в бизнес-процессы компании.
- встраивать ИИ-компоненты в существующие и новые информационные системы с целью автоматизации, повышения эффективности и улучшения пользовательского опыта.
- управлять полным жизненным циклом ML-моделей — от исследовательской фазы (R&D) до промышленной эксплуатации.
- координировать межфункциональные команды: Data Science, ML-инженеры, разработчики, аналитики, заказчики .
- тестировать, оценивать эффективности и оптимизировать ИИ-решения в условиях реальной эксплуатации.
- формировать бизнес-требования и KPI совместно со стейкхолдерами, контролировать соответствия результатов проекта установленным метрикам.
Какие знания и навыки нам важны:
- опыт управления проектами в сфере искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) , включая работу с Large Language Models (LLM) — такие как YandexGPT, GPT, Gemini, Llama, Mistral и другие
- прямой опыт внедрения и интеграции ИИ-решений в корпоративные информационные системы (ERP, CRM, BI, документооборот и т.п.)
- знание облачных платформ (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure), а также понимание принципов MLOps и DevOps для работы с ML-моделями.
- понимание архитектуры LLM, трансформеров(желательно), RAG (Retrieval-Augmented Generation), fine-tuning и prompt engineering
- опыт работы с API Яндекс.Облака (YandexGPT) , OpenAI, Google AI Platform и open-source моделями (Llama, Mistral и др.)
- навыки программирования на Python , знание NLP-библиотек (Hugging Face, LangChain, Haystack и аналоги)
- опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS и т.п.)
- знакомство с DevOps / MLOps практиками : Docker, Kubernetes, CI/CD пайплайны для ML-проектов
- базовое понимание систем хранения и обработки данных , ETL-процессов и интеграционных решений
- успешный опыт управления бюджетом, сроками и ресурсами проекта в рамках Agile, Scrum или Kanban подходов
- навыки презентации, коммуникации и отчетности перед руководством, заинтересованными сторонами и техническими командами.
- способность выстраивать процессы Data Governance, обеспчения качества данных и этики ИИ
- умение формировать и развивать внутренние компетенции команды в области ИИ/ML
Что предлагаем:
- рыночную зарплату и премии
- драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
- преимущества аккредитованной IT-компании
- материальную помощь в случае важных событий в жизни
- корпоративное обучение и доступ к онлайн-библиотеке
- корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
- 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!