Senior ML Engineer

Операционное совершенство – IT-компания, которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением IT-продуктов для горнодобывающей отрасли, а также оказывает услуги по диспетчеризации производства на основе собственных IT-продуктов.

Продукт: ИИ-система автоматизации оперативного управления. Принимает решения, которые раньше принимал диспетчер — в реальном времени, по потоку телеметрии от сотен подвижных объектов. Система определяет, какой объект куда направить, чтобы сократить простои и очереди на пунктах обслуживания. Каждое решение опирается на прогнозы: когда объект приедет, сколько займёт обслуживание, какой будет очередь. От их точности и калибровки зависит, помогает решение или мешает.

Что предстоит сделать

• Прогноз времени прибытия объекта к пункту по дорожной сети: с учётом загрузки, профиля и покрытия дороги, погоды, смены, водителя и загруженности участков. Результат — распределение, а не одно число: ядро решений учитывает неопределённость.

• Прогнозы длительности обслуживания, цикла и очереди на пункте.

• Измерение эффекта автономных решений: сколько времени и объёма дало решение по сравнению с тем, что было бы без него. Методика на исторических данных и дизайн экспериментов на площадке.

• Данные из телеметрии: пропуски, дубли, сдвиг часов, выбросы, новые объекты и водители. Признаки, которые считаются одинаково при обучении и на потоке.

• Вывод моделей в поток: инференс в процессоре в бюджете задержки, версии моделей, откат.

• Мониторинг качества и дрейфа в продакшене; регресс на эталонном наборе, который блокирует выкат модели хуже текущей.

Ты нам подходишь, если у тебя есть

• Высшее техническое образование обязательно.

• ML в продакшене от 4 лет: модели, которые работали в реальном процессе.

• Табличные и пространственно-временные данные: градиентный бустинг LightGBM, CatBoost или XGBoost; признаки по времени и графу; категории и значения, которых не было в обучении.

• Вероятностные прогнозы: квантили, калибровка, pinball…