ML-инженер

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.

Mos.ru — это главный̆ портал Москвы, на котором есть городские новости, афиша, информация о проектах и решениях правительства и каталог электронных услуг. Ежемесячно mos.ru посещают 20 млн уникальных пользователей̆. На портале в электронном виде работает более 450 услуг и сервисов в таких сферах, как ЖКХ, образование, здравоохранение, социальная поддержка, транспорт и других. Каждый̆ день около 2 млн раз жители заходят на портал, чтобы подать показания счетчиков, оплатить счета за квартиру, проверить дневник ребенка, почитать новости города или найти бесплатные культурные мероприятия

Что нужно делать:

• Проектирование и построение мультиагентных систем при помощи LLM, навык управления контекстами, памятью и инструментами (планировщики, воркеры, ревьюеры, симуляторы)
• Построение пайплайна обработки данных и дообучения LLM
• Разработка архитектур AI-агентов на основе LangChain / LangGraph, Custom State Machines
• Практический навык использования систем тестирования агентов: unit/e2e агентных сценариев, симуляции пользователя
• Участие в формировании требований и необходимых данных по улучшению моделей
• Опыт создания web-сервисов (REST API, FastAPI, asyncio, gRPC), создание функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами
• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS)
  
  Какие знания и навыки важны:
• Проектирование и внедрение сложных цепочек reasoning, tool-calling, проверок, fallback-механизмов
• Работа с memory-системами: short-term, long-term, vector-memory, episodic memory
• Разработка и подключение tools: API, базы данных, сторонние сервисы, Python intero
• Создание и настройка eval-конвейеров для агентов (в том числе meta-LLM eval)
• Знание принципов контейнеризации и DevOps практик (практический опыт в одном или нескольких инструментах: vLLM, Triton Inference Server, Ray Serve, LM Studio, Ollama)
  
  Что предлагаем:
• официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию
• график работы 5/2 гибрид или удаленно (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!