Аналитик данных (задачи по технической оптимизации)

Задачи

• Разработка моделей машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства.
• Разработка гибридных моделей с использованием методов машинного обучения и технологического моделирования (физика/химия + ML) различной сложности для моделирования технологических основных и вспомогательных процессов нефтехимического производства.
• Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление.
• Реализация методов машинного обучения для оптимизации численных расчетов.
• Интеграция разработанных методов и моделей в единый фреймворк обучения и эксплуатации моделей.

Требования

• Умение писать качественный и понятный код на Python, используя стандартный набор библиотек (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM, Seaborn, 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 одной из перечисленных выше областей (Маркетинг, Продажи, УЦП, Логистика).
• Способность сделать разведочный анализ данных, сделать осознанный отбор признаков, объяснить полученные результаты.
• Понимание основ работы оптимизационных алгоритмов.

Будет плюсом

• Хорошая математическая подготовка, понимание основ теории вероятностей и математической статистики.
• Опыт численного моделирования для задач химической кинетики, термодинамики, гидродинамики.
• Знание основ нефтехимических технологий переработки.
• Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли.

Что предлагают

• Возможность удаленной работы (график обсуждается индивидуально в зависимости от роли).
• Заработная плата по результатам собеседования, премии за эффективную работу и результат.
• Действительно нестандартные задачи, которые требуют креатива и новых подходов, мы работаем в реальном секторе, наши пользователи - реальные люди.
• Современный стек и гибкие методологии разработки, работа в команде высококлассных профессионалов из разных технологических областей.
• Возможность обучения и участия в жизни IT-сообщества: большой выбор курсов в нашем корпоративном университете, посещение митапов, конференций.
• Корпоративные льготы: ДМС, льготное страхование родственников, большой выбор внутренних спортивных секций, скидки на абонементы сети World Class.