Обязанности:
СИБУР Диджитал - это цифровой кластер в составе компании СИБУР, который решает крупномасштабные задачи по цифровизации ведущего нефтегазохимического производства России. Наша команда занимается тестированием и внедрением ИТ-решений в различные технологические процессы. Мы работаем над повышением безопасности производственных объектов в сложных климатических условиях, создавая IIoT-датчики для мониторинга температуры и вибраций. Ежедневно мы оптимизируем десятки производственных и бизнес-процессов, используя инструменты и технологии Data Science, цифровой разработки, IIoT, XR, управления данными и BI. В связи с увеличением портфеля проектов и решаемых задач, мы расширяем команду продвинутой аналитики и ищем аналитиков данных уровня middle/senior с инженерной подготовкой, которые стремятся работать и развиваться в областях машинного обучения для бизнесовых и индустриальных задач, технологической оптимизации, разработки гибридных моделей и продуктов продвинутой аналитики. Задачи, которые предстоит решать: Разработка моделей машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства. Разработка моделей машинного обучения для задач оптимизации бизнес-процессов в маркетинге, ценообразовании, логистике, экологии. 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. Для нас важно: Умение писать понятный код на Python, знание SQL, владение стандартным набором библиотек (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib/Seaborn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Scipy). Опыт работы с NLP моделями, LLM. Знание теории и опыт в области классического машинного обучения , понимание границ применимости методов, интерпретации результатов обучения, гибкое мышление в решении сложных и иногда нетиповых задач машинного обучения. Навык интерпретации алгоритмов машинного обучения. Навык работы с текстовыми данными. 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 оптимизационных алгоритмов. 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: ноутбуки, внутренний кластер серверов для высокопроизводительных вычислений, хорошая рабочая атмосфера и профессиональная команда. 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. Как мы заботимся о своих сотрудниках: Уникальная возможность работать в аккредитованной ИТ-компании. Стабильный доход, обсуждаемый индивидуально с учетом вашего вклада и результатов работы. Увлекательные задачи в крупных проектах, где используются передовые технологии. Амбициозная команда профессионалов, готовых воплотить ваши идеи в жизнь. Возможности для обучения и развития в IT-сообществе, включая доступ к более чем 400 техническим курсам и участие в мероприятиях компании. Перспективы вертикального и горизонтального карьерного роста в крупнейшей нефтегазохимической компании России. Корпоративное медицинское страхование, льготы для близких, разнообразные спортивные секции и скидки в сети фитнес-клубов World Class, а также скидки и бонусы от партнеров. Гибридный формат работы (график обсуждается индивидуально в зависимости от роли).Похожие вакансии