Обязанности:
North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных. Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики. Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных. Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов) Требуемые навыки и опыт Основные навыки AI / Machine Learning Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы) Обработка сигналов Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP) Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets) Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков Разработка ПО на C++ / Qt Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20) Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности Интеграция и развертывание ML Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++ Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем Инженерия данных и валидация Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям Инженерное мышление (обязательно) Сильное аналитическое и системное мышление Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу Желательно / будет сильным преимуществом Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux) Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур Направляйте ваше резюмеПохожие вакансии