ML Engineer/Data Scientist

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Oil and Gas Production Tools

г. Санкт-Петербург

Требуемый опыт работы

От 1 года до 3 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Удаленная работа

Мы ищем ML Engineer / Data Scientist для направления разработки систем, направленных на моделирование и оптимизацию процессов добычи нефти и газа.

Обязанности:

  • 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;
  • Также есть задачи на анализ текстов и работа с LLM моделями;
  • 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.

Требования:

  • 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, Scipy;
  • 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);
  • Удаленная работа;
  • ДМС;
  • Профессиональный и позитивный коллектив;
  • Возможность влиять на архитектуру и развитие продукта.

Ждем ваше резюме!

Ключевые навыки

Python
Алгоритмы и структуры данных
Data mining
Математическая статистика
Scipy
Scikit-learn
Pycharm
Libtorch (pytorch c++ api)
Keras
Python (pandas, numpy, matplotlib)
Python (pandas, numpy, matplotlib)
Postgresql
Xgboost
Lstm
Llm
Django rest pandas
Organization skills
Анализ данных

Контактная информация

Oil and Gas Production Tools

Вакансия опубликована 21.10.2024 в г. Санкт-Петербург.