РНГ

Geoscience ML Engineer / Data Scientist

Не указана
  • Москва
  • Более 6 лет
  • Геологическая разведка и интерпретация данных
  • Работа с геологическими базами данных
  • Предобработка данных

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.