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:​​​​​​​

• Высшее образование

• 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

Условия:​​​​​​​

• Работа в Правительстве Москвы
• Высокопрофессиональная команда
• График 5/2
• Офис: метро Чистые пруды

Обязанности:
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;

Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

Условия:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий

Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.

Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.

И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Machine Learning Engineer.

Обязанности

• разрабатывать ML продукты в рамках программы Лояльности
• переводить модели и MVP-решения из полу-ручного режима в более устойчивый production/use-case формат
• участвовать в проектировании и создании пайплайнов ML-решений
• формировать и поддерживать лучшие инженерные и исследовательские практики создания.

Требования

• опыт работы от 3 лет в качестве Machine Learning Engineer/Python Developer
• продвинутые знания SQL и Python: опыт разработки и, желательно, внедрения в пром. от 2 лет
• опыт работы с PySpark
• понимание основ Machine Learning
• глубокие знания алгоритмов, понимание принципов ООП, паттернов проектирования.

будет плюсом:

• опыт работы с Apache Airflow
• опыт работы Data Engineer/Data Scientist.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.