🎉 Ищем коллегу для разработки нового продукта!

Компания: Цифровая индустриальная платформа (https://www.zyfra.com/ru/industries/digitalindustrialplatform)
Вакансия: Junior/Middle DS
Расположение: Москва / Питер
Удаленка: Возможна
Занятость: full-time
Вилка:
a) Junior ~ 80-120 тыс. руб. (net)/мес (для full-time)
b) Middle ~ 120-175 тыс. руб. (net)/мес (для full-time)

🏡 Кто мы?

Мы — «Цифровая индустриальная платформа», совместное предприятие «Газпром Нефть» и «Цифры». Мы занимаемся задачами по мониторингу и оптимизации процессов при добыче, транспортировке и переработке нефти и газа, есть проекты по бурению. Примеры задач и подходов можете посмотреть на выступлениях на недавнем DataFest:
https://www.youtube.com/watch?v=qbXo7rl51qY&feature=youtu.be
https://www.youtube.com/watch?v=w-60n9PeIOk&t=20s

🎯 В чем первые задачи?

Задачи:
· Разработка гибридных моделей (физика/химия + ML) различной сложности для моделирования процессов добычи, транспорта и переработки нефти и газа, а также оборудования в нефтепереработке и нефтехимии.
· Реализация разработанных моделей в тиражируемых продуктах и участие в их развёртывании на заводах и месторождениях совместно с другими членами команды разработки.
· Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление.
· Изучение новых подходов к решению индустриальных задач с помощью машинного обучения для улучшения существующих продуктов, а также инициализация разработки новых продуктов, если есть представление о том, как это может помочь бизнесу

🏆 Что вам для этого потребуется?

Для junior:
· Писать внятный код на Python, уметь в Numpy, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM, Seaborn, немного Scipy.
· Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самому решить эту проблему.
· Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
· Способность сделать EDA, убрать нерелевантные фичи, объяснить полученные результаты команде.
· Понимание основ работы оптимизационных алгоритмов.

Для middle:
Все то же самое, что и для джуна плюс:
· Иметь представление о моделировании процессов в тяжелой промышленности и способность сделать самостоятельно несложную физическую модель процесса. Хорошо было бы рассказать о том, какие модели удалось попробовать на предыдущем месте работы/в магистратуре/аспирантуре. Модели могут быть как research-oriented, так и имплементированные на реальном процессе.
· Способность сделать фичи для МЛ алгоритма на основе понимания процесса и диалога с domain experts, понять, какие фичи влияют на процесс и объяснить полученные результаты команде.
· Уверенно писать на Python для разработки новых / улучшении уже существующих продуктов.
· Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли.
· Опыт ведения контроля версий в Git.
· Владение SQL на уровне простых запросов.
Будет большим плюсом:
· Опыт моделирования процессов в одном или нескольких софтах: Pipesim, HYSYS, OLGA, Prosper, Eclipse, tNavigator, Modelica
· Опыт в dynamic optimization в любом пакете/библиотеке (например, CASADI)

🎁 Что мы предлагаем?

· Трудоустройство по ТК РФ;
· Пакет ДМС со стоматологией страхованием при выезде за рубеж после испытательного срока;
· Хороший офис в БЦ Капитолий: в пяти минутах от м. Университет (при локации в Москве);
· Пока работаем в свободном режиме, т.е. можно работать из дома, а можно ходить в офис;
· Возможность сделать то, что (почти) ни у кого не получается;

🚀 Call-to-Action:

Напишите несколько предложений о себе. Приложите резюме.

Отправьте это в ЛС Telegram ( @kzheleznov) или на e-mail kirill.zheleznov@phystech.edu