← К каталогу
СА

САПРАН

Ведущий инженер по моделированию ( ML, Предиктивная аналитика)

ОфисУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение15 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Обязанности\Задачи:

  • Аналитика технологических процессов:
  • Анализ технологических цепочек предприятий (металлургия, горнодобыча, энергетика, нефтегаз) и выделение основных узлов в иерархической структуре (от агрегата до фабрики/завода).
  • Экспертиза в области конструирования и эксплуатации тепломеханического оборудования: динамического (турбины, компрессоры, насосы, вентиляторы) и статического (котлы, сепараторы, теплообменники, эжекторы).
  • Построение иерархических блок-схем и когнитивных карт предприятия с разделением оборудования на основное и вспомогательное.
  • Чтение P&ID-диаграмм, схем автоматизации, анализ заводской, эксплуатационной документации и оперативных схем.
  • Машинное обучение и работа с данными:
  • Проектирование и разработка статических, физических и гибридных предиктивных ML-моделей (моделирование баланса, КПД, эффективности теплообмена).
  • Подготовка датасетов: извлечение данных из БД (Postgres, ClickHouse, MySQL), API и файлов, предобработка на Python (Pandas, NumPy), удаление выбросов, ресемплирование, заполнение пропусков и балансировка выборок.
  • Обучение и валидация ML-моделей (scikit-learn, TensorFlow), автоподбор гиперпараметров, оценка метрик (MSE, MAE, precision, recall, F1-score, AUC-ROC).
  • Внедрение моделей в продуктивный контур, их дообучение, разработка библиотеки экспертных правил и классификаторов дефектов оборудования.
  • Работа с документацией и внедрение:
  • Разработка ТЗ, ФТТ, ТКП, ресурсных планов и КСГ в части предиктивной аналитики.
  • Систематизация технической документации в Confluence, SharePoint, Document360 или Битрикс24; анализ НМД, НТД, СТО, ГОСТ.
  • Участие в создании технологических мнемосхем, производственных дашбордов и конструкторов отчетности.
  • Разработка пользовательских инструкций и учебных материалов, проведение приемо-сдаточных (ПСИ) и приемочных (ПМИ) испытаний, перевод системы в опытную промышленную эксплуатацию (ОПЭ).

Основные требования:

  • Опыт технологической экспертизы в области…

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

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU