СИБУР диджитал

Аналитик данных / Data Scientist

в СИБУР диджитал

от 200 000 ₽/мес на руки

📍 Москва (м. Профсоюзная)Офис или гибрид
Специализация
Data Science / Product Analyst
Уровень
Middle-to-Senior

Цифровой СИБУР — 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.

Технологии/инструменты

PythonSQLNumPyPandasMatplotlib/SeabornXGBoost/LightGBM/CatBoostSciPyScikit Learn

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.

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).
  • 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 сохранения 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.
  • Опыт работы 3-6 лет.

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.

Условия

  • 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).
Алёна Маркова IT Recruiter
СИБУР диджитал

О компании СИБУР диджитал

Сфера
Производство
Инвестиции
Приватное финансирование
Размер
1001+

СИБУР Диджитал — цифровой кластер, который решает креативные задачи по цифровизации нефтехимического производства и бизнеса.

Похожие вакансии

5 000 – 7 000 €/мес на руки
📍 Москва, Кипр, полная удалёнка, помощь с переездом
400 000 – 460 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Аэропорт), Санкт-Петербург (м. Адмиралтейская), офис или гибрид
350 000 – 450 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Динамо), полная удалёнка
350 000 – 420 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Преображенская площадь), Санкт-Петербург (м. Ладожская), Новосибирск, Воронеж, можно удалённо из РФ
350 000 – 500 000 ₽/мес на руки
📍 Москва (м. Павелецкая), Санкт-Петербург (м. Площадь Ленина), офис или гибрид