#outstaff

Ищем 1 Senior ML Разработчика
(ID 55063)

📌 Требования:
- Опыт работы от 7ми лет;
- Хороший английский язык;
- Готовность поехать в командировку за рубеж. Будет обязательная командировка на 1 - 2 месяца в Кувейт;
- Глубокие знания в области графовых нейронных сетей (GCN, GraphSAGE, Message Passing Networks) с подтвержденным опытом реализации;
- Понимание фреймворков глубокого обучения (PyTorch Geometric, DGL или TensorFlow GNN);
- Опыт создания суррогатных моделей или физически информированных нейронных сетей (PINNs) для инженерных приложений;
- Свободное владение Python и библиотеками научных вычислений (NumPy, SciPy, Pandas);
- Умение работать со сложными структурами данных (графы, временные ряды, пространственные данные);
- Понимание методов оптимизации и работы с крупномасштабными обучающими данными.

Задачи:
- Проектирование и реализация архитектур нейронных сетей для моделирования динамики потоков в соединенных трубопроводных сетях;
- Разработка суррогатных моделей, точно предсказывающих распределение давления, скорости потоков и поведение сети при различных операционных сценариях (обучающие данные получаются путем запуска физических симуляций);
- Создание данных пайплайнов для извлечения топологии сети и результатов симуляций из физических моделей (Nexus/Prosper) и преобразования их в графовые представления;
- Разработка фреймворков обучения, incorporating физические ограничения (законы сохранения, соотношения давление-поток) в функции потерь нейронной сети;
- Взаимодействие с инженерами-нефтяниками для обеспечения соответствия прогнозов модели физическому поведению и операционным ограничениям
- Внедрение процессов мониторинга, валидации и непрерывного улучшения моделей.

О проекте:
Описание вакансии:
Необходим опытный инженер машинного обучения для разработки и внедрения суррогатных моделей на основе графовых нейросетей (GNN), которые аппроксимируют сложные физические симуляции для сетей нефтегазовых трубопроводов и скважин. Это практическая роль для специалиста, способного создавать высокоточные нейросетевые модели, заменяющие вычислительно дорогостоящие симуляторы пластов и сетей (Nexus, Prosper).

Общая информация:
Требуются люди на проект в нефтегазовой сфере. Связанный с получением данных из отчетов бурения. Их нормализации, обработки. Построения ML моделей для прогнозирования производительности скважин. Разработка приложения для визуализации и работы с моделью.

Локация: Любая
Время работы: UTC +3
Срок привлечения: 12 месяцев


📨 Регистрируйтесь, загружайте резюме на https://skillstaff.ru и оставляйте отклик на запрос
❗️Все актуальные запросы — https://skillstaff.ru/actual-requests/skillstaff.ru