Вакансии гку инфогород: работа в IT и digital

Бизнес-аналитик со знанием BI

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.

МосБилет обеспечивает городу единую управляемую билетную экосистему для культурной отрасли: от покупки на сайте bilet.mos.ru и использования билета до сервисного сопровождения и отраслевой аналитики. Сейчас мы хотим усилить команду, развивающую модуль отраслевой аналитики, и ищем крутого бизнес-аналитика со знанием BI

Что нужно делать:

• собирать и документировать требования стейкхолдеров-сотрудников Департамента Культуры города Москвы и Аппарата Мэра и Правительства Москвы
• разбираться в методологии подсчёта цифр и описывать их в виде человеко-читаемых алгоритмов
• готовить бизнес-постановки на создание/изменение дашбордов и отчётов
• настраивать дашборды в Visiology
• взаимодействовать с дата-аналитиками и дата-инженерами
• соблюдать установленные сроки выполнения задач
• проверять соответствие реализованных дашбордов и отчётов требованиям

Какие знания и навыки нам важны:

• работаешь бизнес-аналитиком от двух лет
• уверенно владеешь методами и инструментами сбора требований и бизнес-анализа
• имеешь опыт создания дашбордов в BI-системе (идеально, если в Visiology)
• умеешь разбираться в сложных, нетривиальных задачах, опираясь на данные
• понимаешь ETL-процессы
• любишь систематизировать и стремишься к порядку во всём
• умеешь в условиях неопределенности вычленить то, что уже точно можно и нужно делать, подстраиваться под задачи продукта и заказчика

Будет плюсом, если ты:

• знаешь наш стек
• знаешь SQL и/или Exсel (оконные функции, сводные таблицы, макросы и т.п.)
• работала/работал с билетными системами или в театральной или музейной отрасли
• работала/работал на проектах с большими объёмами данных
• работала/работал в государственном секторе
• работала/работал с применением гибких методологий, знаешь и применяешь в своей работе лучшие практики

Наш стек:

• BI - Visiology
• Трекер задач — Jira
• Документация — Confluence
• Схемы — Draw.io.
• СУБД — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse

Что предлагаем:

• официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию
• график работы гибрид 5/2 (офис в 3 минутах от станции метро Таганская)
• ежегодное премирование по результатам работы
• материальную помощь в случае важных событий в жизни
• корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
• скидки от партнеров на ДМС, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.
• корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие

Стань частью команды ДИТ Москвы и воплощай в жизнь цифровые проекты столицы!

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:

• проектировать и внедрять решения на базе существующих бизнесс потребностей в масштабируемую мультисервисную архитектуру с использованием Python (FastAPI), Kubernetes, Docker, gRPC/REST, Kafka/RabbitMQ и CI/CD (GitLab CI, ArgoCD)
• анализировать текущие подходы и разработка новых методов автоматизации прикладных задач с применением Python, NumPy/Pandas, а также фреймворков машинного обучения (PyTorch, scikit-learn) и инструментов обработки данных (Spark, Airflow)
• разрабатывать аналитические инструменты и сервисы обработки данных, включая построение пайплайнов (ETL/ELT), визуализацию (Superset, Grafana) и сервисы анализа на основе Python, SQL и распределённых систем хранения (ClickHouse, PostgreSQL, S3)
• разрабатывать, обучать, оптимизировать и внедрять модели машинного обучения и LLM-агентов с использованием PyTorch, Hugging Face Transformers, vLLM, TensorRT, включая задачи инференса, RAG (FAISS, Qdrant), prompt engineering и оптимизации (квантование, batching, KV-cache)
• вести техническую документацию по задачам и решениям (архитектура, API, пайплайны, модели) с использованием Markdown, Confluence, Swagger/OpenAPI и поддержание её актуальности в рамках CI/CD процессов

Какие знания и навыки важны:

• высшее образование (магистратура/специалитет) в области Computer Science, Data Science, Прикладной математики, ИТ или смежных дисциплин
• опыт работы от 3 лет в разработке программных решений, анализе данных или машинном обучении
• опыт работы с мультисервисными и масштабируемыми архитектурами (микросервисы, Kubernetes, облачные решения)

Технические навыки:

• уверенное владение Python (основные библиотеки: pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
• опыт разработки backend-сервисов (FastAPI/Flask), проектирование REST/gRPC API
• опыт построения и эксплуатации LLM-инференса (vLLM, SGLang, Triton, HuggingFace Inference) и оптимизации (квантование, batching, latency)
• уверенное владение SQL
• (Greenplum, Hive)
• опыт работы с системами очередей и стриминга данных (Kafka, RabbitMQ)
• опыт разработки и внедрения ML-моделей (классические алгоритмы, нейросети, ансамбли) или LLM-агентов (RAG, fine-tuning, LangGraph, LlamaIndex)
• практический опыт разработки, деплоя и эксплуатации сервисов в Kubernetes
• знание методов автоматизированного анализа данных (Feature Engineering, AutoML, оптимизация гиперпараметров)
• умение проектировать и разрабатывать аналитические инструменты (Dash, Streamlit, BI-системы: Tableau, Power BI)
• понимание принципов распределённых систем и работы с большими данными (SQL/NoSQL, Spark, Dask, Airflow)
• опыт работы с GitLab CI / ArgoCD, Docker, Git
• аналитические и управленческие навыки
• умение формализовать и декомпозировать задачи, оценивать сложность и приоритезировать решения
• навыки работы с документацией (технические спецификации, архитектурные схемы, отчеты).
• ведение архитектурной и технической документации (API, сервисы, пайплайны, модели; Swagger, Confluence)
• опыт взаимодействия с заказчиками и смежными командами (аналитики, инженеры, разработчики, DevOps)

Личные качества:

• системное мышление – способность видеть взаимосвязи в сложных системах
• самостоятельность – умение работать с минимальным контролем
• критическое мышление – анализ эффективности решений, поиск оптимизаций
• коммуникабельность – чёткое изложение идей, аргументация решений

Будет плюсом:

участие в open-source проектах или научные публикации в области ML/AI

Что предлагаем:

• официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию
• график работы гибрид 5/2
• ежегодное премирование по результатам работы
• материальную помощь в случае важных событий в жизни
• корпоративное обучение и доступ к онлайн-библиотеке
• скидки от партнеров на ДМС, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.

• корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие

• Стань частью команды ДИТ Москвы и воплощай в жизнь цифровые проекты столицы!

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 Контрольно-надзорная деятельность осуществляет проект по автоматизации процессов Государственной инспекции по контролю за использованием объектов недвижимости Москвы, Главконтроля и еще 8 органов исполнительной власти города Москвы в рамках реализации реформы контрольной и надзорной деятельности в городе Москве.

Сейчас команда активно растёт и продолжает набирать темп, поэтому мы в поисках новых талантов!

Что нужно делать:

• Управление кросс-функциональной командой
  - Обеспечение эффективного взаимодействия между БА, СА, дата-инженерами, дата-аналитиками, тестировщиками и разработчиками.
  - Распределение задач с учётом профиля специалистов и приоритетов проектов.
  - Участие в найме, онбординг и менторство новых членов команды.

• Планирование и контроль исполнения
  - Декомпозиция задач, оценка трудоёмкости, формирование спринтов и бэклога.
  - Контроль сроков и качества реализации (ETL/ELT-процессы, витрины данных, отчётность, API-слои).
  - Предоставление отчётности по метрикам команды: скорость, загрузка, качество данных.

• Техническое лидерство и архитектура
  - Проектирование и развитие архитектуры ДВХ (Data Lake, Data Warehouse, Data Marts).
  - Выбор и внедрение технологий: СУБД (ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL, MongoDB), оркестрация (Airflow), обработка данных (Spark, Python/Java/Scala).
  - Обеспечение методологии Data Vault 2.0, оптимизация запросов, репликация и шардинг.
  - Управление интеграциями через брокеры сообщений (Kafka), REST API.

Какие знания и навыки нам важны:

• Опыт разработки или анализа данных от 5 лет, из них не менее 2 лет в роли Team Lead / Tech Lead.

• Успешное управление командой от 5 человек (включая аналитиков и инженеров данных).

• Опыт построения процессов работы с данными в высоконагруженной среде (микросервисы, большие объёмы).

• Языки программирования: знание Python (pandas, PySpark, FastAPI/Flask, DBT) и дополнительно Java/Scala – для понимания стека инженеров.

• SQL: уверенное владение (сложные запросы, оконные функции, CTE, оптимизация) – для код-ревью и помощи аналитикам/инженерам.

• СУБД и хранилища: опыт с ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL, Oracle, MongoDB.

• Оркестрация и ETL: практический опыт с Apache Airflow, DBT, понимание ETL/ELT-подходов.

• Моделирование данных: знание методологии Data Vault 2.0, Data Lake / Data Warehouse.

• Брокеры сообщений: Kafka (потоки данных, интеграции).
  - CI/CD и Git: GitLab CI, Git (ветвление, ревью).

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 у топовых провайдеров 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!