Разработка ML-инструментов для прогнозирования технологических показателей оборудования и пластовой динамики, прототипов информационных систем и моделей данных в добыче и разработке месторождений. Требуются техническая база, глубокое знание статистики, Python, продвинутый SQL и опыт работы с временными рядами.
Разработка, развёртывание и сопровождение моделей машинного обучения включает работу с Python и профильными библиотеками, CI/CD и API. Требуются опыт от 2 лет, знание теории вероятностей и математической статистики; доступен удалённый или гибридный формат.
Аналитика производственных проблем и точек роста на основе данных с выездами в цеха, формализацией задач в цифровые кейсы и созданием ML и Computer Vision решений для прогнозирования, контроля качества и оптимизации режимов. Обязателен практический опыт ML/CV и работы с производственными данными и временными рядами. ДМС, включая стоматологию.
Сопровождение и развитие информационных систем геологоразведки и добычи на базе Oracle: анализ данных, работа с инцидентами и подготовка технических заданий и проектных решений с контролем использования ресурсов процессора, памяти и дисков. Требуются высшее техническое образование и опыт 3–6 лет, уверенный SQL и базовый PL/SQL. Предусмотрены 13 заработная плата, премия к профессиональному празднику и медицинская страховка.
Разработка и внедрение моделей компьютерного зрения в CV-проектах от идеи до продакшена с использованием state-of-the-art подходов, MLOps и корпоративных платформ для постановки экспериментов и подготовки данных с разметкой в Cvat. Требуются опыт 1–3 года в детекции или сегментации, Python и PyTorch, высшее техническое образование. «Белая» зарплата с ежегодной индексацией, льготная ипотека и ДМС со стоматологией.
Показаны записи 1-5 из 5