Эксперт-Исследователь по задачам моделирования физико-химических процессов

«Цифровые Корпоративные Технологии» — ведущий подрядчик для решения сложных технологических задач в области цифровизации промышленности. «Цифровые Корпоративные Технологии» является наследником подразделения центрального научно-исследовательского департамента Siemens в России. За более чем 15 лет нашей работы мы создали программные и аппаратные решения для мониторинга инфраструктуры, больших промышленных объектов как для Siemens (например, адаптировали поезд Сапсан для России), так и внешних заказчиков, таких как ЦЕРН, Арамко, Сибур. Сегодня мы продолжаем свой путь как независимый подрядчик для решения самых сложных и срочных технологических задач в промышленности России. Наш основной фокус — это создание высоконагруженных систем мониторинга промышленных объектов, с элементами машинного обучения, прикладного искусственного интеллекта и математического моделирования с интеграцией различных систем АСУТП / SCADA / DCS. Также мы реализуем отдельные большие проекты в сфере автоматизации.

О проектах и продуктах:

Проекты по комплексным решениям по автоматизации и цифровизации на основе таких продуктов компании «Цифровые Корпоративные Технологии» как Axioma и Платформа предиктивной диагностики.

• Axioma - Система предиктивного мониторинга эмиссий (выбросов загрязняющих веществ), предназначенная для контроля и учета эмиссий на объектах, оказывающих негативное воздействие на окружающую среду. Axioma обеспечивает мониторинг эмиссий на основе информации о состоянии технологического оборудования, поступающей из автоматизированных систем управления технологическим процессом и смежных систем, реализованных на базе цифровых двойников в части отходящих газов с использованием математических моделей отдельных этапов технологических процессов и методов промышленного искусственного интеллекта. Система сокращает в 2 раза общую стоимость владения оборудования для мониторинга выбросов и предлагает полную независимость от иностранных поставщиков зарубежного газоаналитического оборудования.

• Платформа предиктивной диагностики – система предиктивной диагностики и построения цифровых двойников оборудования, предприятий или технологических процессов. Система позволяет строить цифровые двойники оборудования и на их основе прогностические модели, выполняемые как на потоковых данных, так и на исторических. Система позволяет перейти предприятиям от реактивного и планового обслуживания оборудования к обслуживанию по состоянию. Также система может использоваться для моделирования сложных технологических процессов и их оптимизации для достижения наибольшей экономической эффективности.
Обязанности:

• Моделирование физико-химических и химико-технологических процессов в химической промышленности и нефтепереработке
• Моделирование элементов технологического оборудования, используемого в процессах нефтеподготовки и нефтепереработки
• Разработка алгоритмов и прототипирование расчетных моделей
• Участие в разработке цифровых двойников технологических процессов и оборудования
• Участие в разработке функционально-технических требований, технических заданий и рабочей документации для цифровых продуктов компании
• Выезд на площадку заказчика для проведения технического обследования и пусконаладки разработанных программно-аппаратных комплексов
• Сопровождение реализованных проектов, консультирование заказчиков по техническим вопросам.

Требования:

​​​​​​​• Высшее образование в области моделирования физико-химических и / или химико-технологических процессов (предпочтительно: химик, химик-технолог)
• Опыт работы по специальности от 5 лет
• Свободное владение системами моделирования технологических процессов (например, ASPEN HYSIS или аналоги)
• Опыт программирования в средах Matlab, Mathcad или аналогах
• Владение одним из языков программирования C / C++ / Python на уровне достаточном для разработки прототипов расчетных моделей и валидации алгоритмов
• Готовность к командировкам по РФ
• Технический английский.

Будет плюсом:
• Обучение в РГУ нефти и газа им. Губкина, РХТУ им. Менделеева, СПбГТИ(ТУ);
• Ученая степень в области моделирования физико-химических или химико-технологических процессов
• Опыт моделирования технологических процессов в открытых пакетах Dwsim, Modelica, Cantera
• Опыт в имитационном моделировании техпроцессов в части оптимизации потоков энергии и сырья (Anylogic, Siemens Plant Simulation или аналоги)
• Опыт работы в междисциплинарных проектных командах, состоящих из инженеров, аналитиков данных, специалистов по машинному обучению и разработчиков ПО
• Опыт в анализе данных
• Опыт в разработке моделей на основе физически-информированного машинного обучения (Physics-informed Machine Learning)
• Опыт в подготовке синтетических данных и определении фичей для моделей машинного обучения
• Опыт работы под Linux

Условия:

1. Работа в компании, решающей самые сложные и срочные технологические задачи в области цифровизации промышленности в России
2. Прозрачный и конкурентный уровень вознаграждения, основанный на результатах собеседования
3. Гибридный или удаленный формат работы