Аналитик в Сибур

📍 Москва

Зарплата от 200 000 ₽

Размещено 10/01/2022

Оцените эту вакансию «Аналитик»

Чем больше вы оцениваете, тем лучше будут ваши рекомендации по вакансиям

#москва #вакансия #dataanalysis #analyst #Data_scientist #datascience

🎯Мы ищем аналитиков данных (data scientists) разного уровня (junior/middle/senior) с инженерной подготовкой, желающим развиваться в области разработки гибридных моделей и продуктов

численному моделированию динамических систем

машинному обучению в приложении к задачам нефтехимии

☘️Компания: Сибур (digital)

☘️Офис: в Москве (Доступно в других регионах, но с другими стандартами вилки)

☘️💸Зарплатная вилка: От 200

☘️Формат работы гибридный: удаленька/офис(Возможно полная удаленька)

Задачи, которые вы будете решать:

🟡Разработка моделей машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства

🟡Разработка гибридных моделей с использованием методов машинного обучения и технологического моделирования (физика/химия + ML) различной сложности для моделирования технологических основных и вспомогательных процессов нефтехимического производства

🟡Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление

🟡Реализация методов машинного обучения для оптимизации численных расчетов

🟡Интеграция разработанных методов и моделей в единый фреймворк обучения и эксплуатации моделей.

Базовые требования:

🟣Умение писать понятный код на Python, использовать стандартный набор библиотек (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM, Seaborn, Scipy).

🟣Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самому решить эту проблему.

🟣Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.

🟣Способность сделать разведочный анализ данных, сделать осознанный отбор признаков, объяснить полученные результаты.

🟣Понимание основ работы оптимизационных алгоритмов.

Будет плюсом:

➕Хорошая математическая подготовка хотя бы в одной области и представление о других: численные методы, матфизика, оптимальное управление, теория вероятностей, математическая оптимизация

➕Способность сделать самостоятельно химическую/физическую модель процесса

➕Опыт численного моделирования для задач химической кинетики, термодинамики, гидродинамики

Знание основ нефтехимических технологий переработки.

Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли.

Компания Сибур

http://sibur.digital

Крупнейшая в России интегрированная газоперерабатывающая и нефтехимическая компания

Настрой карьеру с RIT.WORK
за 30 секунд

С ботом rit.work Вы найдете работу, о которой всегда мечтали.

Укажи свой стек, опыт работы, зарплату и бот подберет для тебя подходящие офферы.

🚀 Создать подписку