Data Scientist

компания "газпром нефть" мы – команда «газпромнефть – цифровые решения», часть ит-функции «газпром нефти». команда, которая научила нейросети находить нефть, запустила первую в мире цифровую систему управления арктической логистикой и первой в мире заправила самолет по блокчейн. мы переводим в «цифру» каждый этап работы современного нефтяника: от геологической разведки и бурения скважин до процесса переработки нефти и момента, когда она в виде топлива попадает в баки автомобиля, самолета или, например, становится битумом для строительства дорог. активы «газпром нефти» – это сотни петабайт данных, которые генерируют объекты компании в россии и за рубежом. нас вдохновляет идея развития цифрового будущего нефтегазовой отрасли и промышленности в целом. проект занимается механизированным фондом скважин, у нас есть модули от простого ведения справочников до сложных оптимизационных расчетов моделей скважин на сервисной архитектуре. мы стремимся к большему, и нам нужен сильный data scientist. чем предстоит заниматься: выполнять исследовательские задачи по возможности применения статистических методов анализа данных создавать продвинутые пайплайны обучения моделей разрабатывать гибридные модели – объединять статистические модели со знанием предметной области участвовать в разработке архитектуры ml сервисов проводить аналитику табличных данных, временных рядов погружаться в предметные области, работать с заказчиками в составе кросс-функциональной команды работать по методологиям agile участвовать в проектной и сервисной деятельности мы ожидаем, что ты: имеешь опыт работы не менее двух лет знаешь математическую статистику и теорию вероятности понимаешь принципы работы алгоритмов машинного обучения способен задать математическую постановку задачи из сложной бизнес-задачи способен определить методологию тестирования качества модели с постановкой гипотез и оценкой экспериментов владеешь ds стеком на python (numpy, pandas, scipy, scikit-learn, tensorflow/pytorch, xgboost/lightgbm/catboost) имеешь опыт вывода модели в продакшн и управления жизненным циклом ml моделей (mlflow) владеешь инструментами для визуализации (seaborn, matplotlib, plotly) имеешь опыт тестирования своего кода на pytest знаешь теоретические основы алгоритмов и структур данных понимаешь микросервисную архитектуру, знаком с docker/docker compose имеешь опыт работы с системами контроля версий git/svn (понимаешь методологии git-flow, github-flow) знаешь и понимаешь принципы работы реляционных бд, языка sql понимаешь, что такое трекер задач и как его использовать можешь писать код, читать и анализировать его, аргументированно рассуждать о нем обладаешь навыками общения с коллегами, руководителями, заказчиками; способен услышать их точку зрения и донести свою мы предлагаем: достойную твоего профессионального уровня заработную плату (уровень вознаграждения обсуждается индивидуально по результатам интервью) годовую премию по результатам деятельности, дополнительную материальную мотивацию (премии от руководителя) качественную программу дмс со стоматологией с первого месяца работы компенсацию спорта (после испытательного срока) неограниченный доступ к образовательному контенту на портале знаний от корпоративного университета подписка на лучшие электронные библиотеки с подборками it-литературы (и не только) собственный центр профессионального развития, в котором проводятся комплексные программы обучения hard skills внутренние демодни, коуч-дни, питчи – то, что поможет продвигать и совершенствовать проекты и собственные идеи корпоративные скидки для изучения английского языка в малых группах онлайн и офлайн регулярные карьерные марафоны, индивидуальные карьерные консультации и планы развития общение вне рабочих рамок – независимо от того, в каком городе ты работаешь! от участия в корпоративных спортивных сообществах до онлайн-экскурсий и неформальных встреч в формате random coffee в «газпром нефть» ты можешь: • получить уникальный профессиональный опыт• создавать смелые проекты с нуля и наблюдать за их влиянием на целую отрасль• быть вместе с теми, кого вдохновляют сверхсложные задачи• сочетать несколько ролей, быть частью нескольких команд или участвовать в кросс-функциональных командах• использовать возможности компании-лидера для своей самореализации и убедиться, что любой профессиональный опыт важен• быть среди тех, кто создает первую в россии цифровую платформу для управления промышленной компанией нового поколения