Data Scientist

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.

Лаборатория ИИ — небольшая команда ДИТ г. Москвы, создающая пилотные решения на базе искусственного интеллекта для городских сервисов. Мы разрабатываем прототипы в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка, быстро проверяя гипотезы и внедряя решения в реальных условиях мегаполиса.

В команду требуется Data Scientist уровня Middle, который специализируется на компьютерном зрении (CV) или обработке текста (NLP). Вы будете заниматься разработкой моделей для прототипов новых сервисов города.

Что нужно делать:

Если ваш фокус — компьютерное зрение:

• Заниматься разработкой и обучением моделей для задач object detection, semantic segmentation, OCR, трекинга объектов
• Работать с изображениями и видео: предобработка данных, аугментации, подготовка датасетов
• Заниматься подбором и кастомизацией архитектур (YOLO, Faster R-CNN, RetinaNet, UNet, ViT и др.)
• Оценивать качество моделей (IoU, mAP и др.)
• Работать с инструментами аннотации данных (CVAT, Supervisely, Label Studio)
• Принимать участие в создании пайплайнов инференса и оптимизации моделей для реального применения

Если ваш фокус — обработка естественного языка:

• Заниматься разработкой NLP-решений: классификация текстов, извлечение сущностей (NER), определение тональности, тематическое моделирование
• Заниматься построением систем семантического поиска и сопоставлением текстов
• Заниматься обучением и дообучением моделей на базе трансформеров (BERT, RoBERTa, GPT и др.)
• Работать с пайплайнами подготовки текстовых данных
• Настраивать и заниматься оценкой качества моделей (Precision, Recall, F1, BLEU и др.)
• Разрабатывать прототипы чат-ботов и интеллектуальных агентов

Наш технологический стек:

Язык программирования: Python

Computer Vision:

• PyTorch, Detectron2, MMDetection, YOLO (v5, v7, v8)
• OpenCV, Albumentations
• torchvision, timm

NLP:

• HuggingFace Transformers (BERT, RoBERTa, DistilBERT, GPT)
• spaCy, NLTK, Sentence Transformers

Обработка данных: pandas, numpy, scikit-learn

Инструменты аннотации: CVAT, Supervisely, Label Studio

Инфраструктура и MLOps: MLflow, DVC, Docker, Git

Рабочая среда: Linux, JupyterLab, VSCode

Какие знания и навыки нам важны:

• Опыт в области Data Science от 2 лет в одной из областей: Computer Vision или NLP
• Глубокие знания Python и библиотек для работы с данными и моделями
• Умение подбирать и адаптировать архитектуры под задачи
• Навыки подготовки данных для обучения и оценки моделей
• Умение быстро разрабатывать прототипы и проверять гипотезы
• Способность работать в маленькой, динамичной команде

Будет плюсом:

• Опыт оптимизации моделей для продакшн-систем: квантизация, дистилляция, pruning
• Навыки профилирования и ускорения инференса моделей (ONNX, TensorRT)
• Опыт в обработке видео (для CV) или генерации текстов (для NLP)
• Участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных платформах
• Навыки работы с большими вычислительными ресурсами (GPU, распределённое обучение)

Что предлагаем:

• Участие в создании реальных пилотных AI-решений для города Москвы
• Возможность заниматься исключительно исследованиями и разработкой без "корпоративной рутины"
• Небольшая команда, прямая коммуникация и быстрая обратная связь
• Оформление по ТК в аккредитованной IT-компании
• Годовое премирование по результатам работы
• Возможность поработать с самыми разными технологиями и решениями, применять новое в работе
• Участие в социально-полезных проектах
• Адаптивная система обучения
• Развитая корпоративная культура, мероприятия и приятные бонусы для сотрудников
• Офис в бизнес-центре класса А (в пешей доступности от метро Курская)
• Корпоративное обучение и доступ к онлайн-библиотеке