Аналитик данных (Технологическая оптимизация)

В связи с увеличением портфеля проектов и решаемых задач, мы расширяем команду продвинутой аналитики и ищем аналитиков данных (data scientists) разного уровня (junior/middle/senior) с инженерной подготовкой, которые стремятся работать и развиваться в областях машинного обучения для индустриальных задач, технологической оптимизации, разработки гибридных моделей и продуктов продвинутой аналитики.

Мы ожидаем, что вы хорошо владеете одной из следующих областей и имеете представление:

• о математическом моделировании физических систем (численные методы, в т. ч. решение дифференциальных уравнений и УрЧП).
• о машинном обучении и анализе данных в приложении к задачам производства (нефтехимия).

Задачи, которые вы будете решать:

• Разработка моделей машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства.
• Извлечение информации из исторических данных, анализ данных и формулировка результатов для повышения качества управления производством.
• Разработка и реализация методов поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса.
• Разработка гибридных моделей с использованием методов машинного обучения и технологического моделирования (физика/химия + ML) для моделирования процессов нефтехимического производства.
• Оптимизация вычислений.
• Интеграция разработанных методов и моделей в единый фреймворк обучения и эксплуатации моделей.

Базовые требования:

• Умение писать понятный код на Python, владение стандартным набором библиотек (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib/Seaborn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Scipy).
• Знание принципов машинного обучения и основных алгоритмов, понимание границ их применимости, интерпретации результатов обучения, гибкое мышление решения сложных и иногда нетиповых задач машинного обучения.
• Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки передовых решений в промышленности.
• Способность сделать разведочный анализ данных, сделать осознанный отбор признаков, объяснить полученные результаты.
• Понимание основ работы алгоритмов оптимизационных.

Будет плюсом:

• Хорошая математическая подготовка хотя бы в одной области и представление о других: численные методы решения дифференциальных уравнений и УрЧП, математическая физика, оптимальное управление, теория вероятностей и математическая статистика, математическая оптимизация.
• Способность сделать самостоятельно химическую/физическую модель процесса на основе существующего описания.
• Опыт численного моделирования для задач химической кинетики, термодинамики, гидродинамики.
• Знание основ нефтехимических технологий переработки.

У нас вы найдете:

• Интересные задачи в передовой нефтехимической компании, реальную отдачу от своей работы.
• Все необходимые условия для комфортной и продуктивной работы: топовые ноутбуки, внутренний кластер серверов для высокопроизводительных вычислений, хорошая рабочая атмосфера.
• Разовьёте уникальные компетенции разработки моделей для сложных процессов индустрии.
• Будете учиться и повышать свою квалификацию при ресурсной поддержке компании и опытных наставников.
• Получите опыт работы в кросс-функциональных командах с погружением в бизнес-процессы и гибкие процессы разработки, а не «задачи по ТЗ».
• Поймете, как работает ModelOPS и как правильно запускать модели в промышленную эксплуатацию.
• Перспективы роста, которые напрямую зависят от результатов.

Что мы предлагаем:

• Конкурентную заработную плату по результатам собеседования, премии за эффективную работу и результат.
• Нестандартные сложные задачи, которые требуют креатива и новых подходов, мы работаем в реальном секторе, наши пользователи - реальные люди.
• Современный стек и гибкие методологии разработки, работа в команде высококвалифицированных профессионалов из разных технологических областей.
• Возможность обучения и участия в жизни IT-сообщества: большой выбор курсов в нашем корпоративном университете, посещение митапов, конференций.
• Возможность удаленной работы (график обсуждается индивидуально в зависимости от роли).
• Корпоративные льготы: ДМС, льготное страхование родственников, большой выбор внутренних спортивных секций, скидки на абонементы лучших сетей фитнес-клубов.