Если информация в вакансии не соответствует действительности, или эта вакансия является мошенничеством, сообщите, пожалуйста, модератору, используя кнопку . Спасибо.
Уровень зарплаты: з.п. не указана
Требуемый опыт работы: Не указан
Вакансия: ML Engineer/Data Scientist
Описание вакансии
Мы ищем ML Engineer / Data Scientist для направления разработки систем, направленных на моделирование и оптимизацию процессов добычи нефти и газа.
Задачи:
Сбор, парсинг, анализ, классификация разрозненных данных.
Исследования взаимовлияния, построение матриц корреляций, анализ сырых временных рядов
Восстановление временных рядов по косвенным показателям с других временных рядов
Анализ предметной области моделирования и оптимизации технологических процессов добычи, первичной переработки и транспорта нефти и газа.
Проектирование функциональной архитектуры системы, логической модели данных и API интеграции.
Оптимизация производительности
Взаимодействие с командой разработчиков и тестировщиков
Для нас важно:
Умение аккумулировать данные из различных источников, объединять, приводить к единой дате
Опыт работы с временными рядами, понимание применяемых методов и опыт работы с соответствующими библиотеками Python
Подбор релевантных и расчет метрик качества работы моделей
Знание видов сетей (FFNN, CNN, RNN, GAN), также функции активации и их особенности
Знание метрик обучения, качества, обучение с/без учителя, с частичным и т.д.
Уверенная работа с библиотеками: Pandas, Numpy, Sciepy
Понимание процесса разработки ПО в рамках различных методологий
Опыт работы специалистом по математическому моделированию
Понимание принципов ООП и SOLID
Знание предметной области математического моделирования или способность быстро ей овладеть
Умение работать самостоятельно и в команде, способность брать на себя ответственность
Умение писать чистый и понятный код
Будет плюсом:
Физико-математическое или техническое образование
Опыт использования гидравлических симуляторов (Schlumberger Pipesim, OLGA, GAP)
Опыт работы с Docker
Условия:
Интересные задачи и возможность профессионального роста.
Высокий уровень дохода (мы готовы обсуждать условия дохода с каждым кандидатом по итогам личной встречи).