Уважаемые соискатели! Нефтедобывающая компания ищет сильного Geoscience ML Engineer полного цикла, готового погружаться в физику процессов и создавать production-ready сервисы для геологического департамента.
Финтех-скоринг и ритейл-рекомендации — это не про нас. Мы работаем со сложными пространственными данными, физическими полями, сигналами и неструктурированной технической документацией.
Требования:
Профильный опыт и бэкграунд:
– Обязателен опыт работы с доменными данными: геологическими, геофизическими или данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
– Знание открытых и корпоративных источников, а также баз геологических данных.
– Успешный практический опыт внедрения корпоративных AI/ML-решений «под ключ» в нефтегазовой, геологоразведочной или смежных промышленных областях.
– Глубокая экспертиза в Machine Learning & AI, понимание теоретических основ машинного обучения, математической статистики и методов оптимизации.
Технический стек и инструменты:
– Python & DS Stack: свободное владение Python и основными библиотеками (Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost; фреймворки глубокого обучения PyTorch и/или TensorFlow; обработка данных в Pandas, NumPy, Polars).
– Big Data & СУБД: опыт работы с Apache Spark (PySpark), Hadoop (HDFS), а также аналитическими СУБД (ClickHouse, Vertica, Greenplum или аналоги).
– MLOps & Оркестрация: опыт построения и поддержки ML-пайплайнов (Airflow, Dagster, Prefect); уверенное понимание принципов контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes).
– Cloud & BI: опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами; владение инструментами визуализации (Tableau, Power BI, Yandex DataLens).
Разнообразие ML-доменов:
– Практический опыт реализации проектов в направлениях: классическое ML (регрессия, классификация, кластеризация), NLP (обработка текста) и Computer Vision (компьютерное зрение).
– Понимание архитектурных принципов построения современных GenAI-решений (работа с LLM, паттерны RAG).
Обязанности:
– Полный цикл разработки AI/ML-решений: от исследовательского анализа данных (EDA) и прототипирования до вывода моделей в production, мониторинга и поддержки.
– Работа с гео-данными: разработка, обучение, тестирование и оптимизация ML-моделей для анализа геолого-геофизических данных.
– Инженерия данных: создание и внедрение отказоустойчивых end-to-end ML-сервисов и автоматизированных пайплайнов обработки данных.
– Развитие платформы: разработка и поддержка внутренней ML-инфраструктуры и платформенных решений (MLOps) для нужд геологического отдела.
– Оптимизация кода: глубокий анализ больших объемов данных, написание и поддержка эффективных, производительных скриптов на Python и SQL.
– R&D и инновации: исследование, тестирование и экспериментирование с новыми подходами и техниками в области ИИ (включая GenAI/LLM) для решения сложных бизнес-задач индустрии.
Условия:
– уровень заработной платы обсуждается с успешным кандидатом;
– работа в офисе (ЦАО), пешая доступность от метро;
– трудоустройство в соответствии с ТК РФ;
– программы заботы о здоровье: ДМС со стоматологией для сотрудника и детей, льготное страхование для родственников, дистанционные (телемедицинские) онлайн-консультации врачей;
– корпоративные льготы: новогодние детские подарки, программы лояльности от партнеров, материальная поддержка сотрудников в различных жизненных ситуациях;
– культурные мероприятия: тимбилдинги, день работника нефтяной и газовой промышленности, конкурсы для детей сотрудников, Новый год.