Data Scientist

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 код: Умеете работать с Git, Docker и консолью Linux. Пишете чистый, тестируемый код (ООП, CI/CD)
• Базовый MLOps: Docker, CI/CD, версионирование экспериментов
• Базы данных: Знаете основы SQL и можете самостоятельно получить нужные данные

Технологический стек

• Язык: Python
• Библиотеки: NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers
• LLM-фреймворки: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack
• RL-фреймворки: RLlib, Stable Baselines3 и др.
• Инструменты: Git, Docker, Kubernetes, MLflow, Prometheus, Grafana, SQL
• Вычисления: собственный GPU-кластер

Не обязательно знать всё — важно, чтобы часть стека была вам знакома, а остальное вы были готовы освоить.

Будет преимуществом

• Знания в нефтегазовой отрасли (разработка месторождений, геология)
• Опыт применения Reinforcement Learning для решения прикладных задач
• Опыт работы с Kubernetes и облачными платформами
• Публикации, выступления, менторство

Условия:

• Гибридный формат работы;
• Официальное трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании;
• Срочный трудовой договор от 6 месяцев с последующим продлением;
• Годовая премия по результатам деятельности, дополнительная материальная мотивация (премия из фонда руководителя);
• Качественная программа ДМС со стоматологией, социальный пакет;
• Конкурентоспособная заработная плата по результатам интервью;
• Корпоративные курсы, конференции, внутренние хакатоны;
• Дружная команда профессионалов и возможность расти вместе с лидером отрасли