Аналитик разработчик

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!