Ищете работу в сфере госдиджитала? Наш еженедельный дайджест облегчит вам жизнь.
Дизайнер-верстальщик, Федеральный центр тестирования
Обязанности: разработка общего технического дизайна сайта, верстка HTML-страниц.
Требования: высшее образование, уверенное владение HTML, CSS, JS, Bootstrap, опыт работы с адаптивной версткой, умение разрабатывать общий дизайн веб-приложений, учитывая пожелания пользователей, владение графическими редакторами.
Редактор-корректор, правительство Москвы
Обязанности: корректировка, редактирование проектов локальных нормативных актов и служебной корреспонденции, ответственность за соблюдение правил русского языка в деловой переписке и нормативных правовых актах.
Требования: высшее образование (журналистика, лингвистика, литература, филология), опыт правки текстов от трех лет.
Аналитик, Московский центр развития социальных технологий
Обязанности: поиск, структурирование и анализ текстовой информации, количественный анализ данных в Excel, написание отчетов и подготовка презентаций, взаимодействие с органами власти Москвы.
Требования: высшее образование, владение Word, PowerPoint, экспертное владение Excel.
Визуализатор, Управление делами президента РФ
Обязанности: 3D-визуализация экстерьеров (мастер-планы, фасады, благоустройство) и интерьеров, постобработка материалов и рендеров для фотореалистичности, полный цикл создания моделей и грамотных UV-разверток, текстурирование объектов, работа со светом, взаимодействие с архитекторами и дизайнерами.
Требования: архитектурное или художественное образование, знание программ 3ds Max + Corona Renderer, ArchiCAD/AutoCAD, Revit, SketchUp, Photoshop, обязательный опыт работы с крупными проектами, опыт работы с общественными интерьерами.
Data scientist (junior+ или middle), Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем
Обязанности: поиск, обучение и тестирование сверточных нейронных сетей в задачах анализа изображений, написание алгоритмов обработки и подготовки данных.
Требования: технический английский (чтение статей), уверенная математическая и алгоритмическая подготовка, хорошее знание принципов работы сверточных нейросетей, базовых алгоритмов и современных архитектур для компьютерного зрения, уверенное владение Python и основными библиотеками: NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn.
