← К каталогу
ГА

Газпром нефть

Data Scientist

ГибридУровень не указанСанкт-Петербург, Россия7 дн. назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ассоциация «Цифровые технологии в промышленности»

Мы – команда Центра компетенций искусственного интеллекта, часть ИТ-функции «Газпром нефти». Внедряем AI/ML-решения на всех этапах нефтегазового цикла: от разведки месторождений до нефтепереработки и логистики топлива. Наша цель – повысить эффективность производственных и бизнес-процессов с помощью передовых моделей на основе данных.

Обязанности:

1. LLM и агенты

  • Разработка агентных систем для решения инженерных задач: работа с технической документацией, регламентами, расчётными методиками
  • Проектирование и внедрение RAG-систем для извлечения знаний из технической документации и внутренних баз данных;
  • Дообучение и адаптация открытых моделей под отраслевую специфику, оценка качества, построение бенчмарков на доменных данных

2. Оптимизация

  • Расстановка скважин и планирование программы бурения
  • Оптимизация логистики: маршрутизация, планирование поставок, управление запасами
  • Оптимизация инфраструктуры и режимов работы объектов
  • Постановка задач как MILP / нелинейных / стохастических, гибридные подходы «оптимизация + ML»

3. Классический ML и предиктивная аналитика

  • Прогнозирование временных рядов: добыча, отказы оборудования, спрос
  • Анализ изображений: интерпретация карт и сейсмических данных, дефектоскопия
  • Видеоаналитика на промышленных объектах — контроль безопасности и технологических операций

Требования:

  • Модели, доведённые до продакшена, а не только до ноутбука
  • Опыт в одном из наших направлений (LLM, оптимизация, CV, временные ряды) и готовность освоить смежные
  • Умение самостоятельно декомпозировать задачу от бизнес-формулировки до метрики
  • Фундаментальные знания: Высшее техническое или математическое образование. Вы уверенно ориентируетесь в линейной алгебре, теории вероятностей, математической статистике и методах оптимизации
  • Опыт в ML/DL: Понимаете принципы работы классических алгоритмов и ключевых архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, Transformers)
  • Production-ready…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU