компания "северсталь, москва" мы продолжаем развивать наше ml направление в северсталь диджитал, наши модели управляют обжиговыми машинами, помогают производить чугун, определяют неисправное оборудование по изображению и данным с датчиков, детектируют поверхностные дефекты листа, управляют скоростью трех ключевых агрегатов на плоском прокате, в том числе с помощью reinforcement learning, прогнозируют рыночные цены на сталелитейную продукцию, экономят мазут и электроэнергию. наш технологический стек включает в себя: python 3 со стандартными ds пакетами (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm; технологии big data (hadoop, hive, spark); git, graylog, grafana, kubernetes, docker; в твои обязанности будет входить: собирать данные из внутренних баз данных и работать с внешними источниками информации; применять анализ данных и алгоритмы машинного обучения для решения производственных задач; реализация и поддержка end-to-end продакшн решений (в команде с дата-инженером и разработчиком); тесное общение с технологами на производстве; взаимодействие с заказчиком и презентация продукта; со временем возможно менторство над 1-2 джунами; командировки на производство в г. череповец ( не более 10%). тебе нужно уметь: писать понятный и воспроизводимый код; формулировать и проверять на данных статистические гипотезы; подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения, соответствующие поставленной бизнес-задаче, выбирать метрики и оценивать работу алгоритма; трансформировать бизнес-постановку задачи в математическую формулировку и код; ожидаем: опыт самостоятельной реализации ds проектов и готовность о них рассказать; опыт дизайна экспериментов и проведения пилотных испытаний; плюсом будет: опыт работы с промышленными данными; опыт работы с алгоритмами оптимизации (пакеты gurobi/cplex/pulp); опыт работы с семействами моделей arima-garch; участие в ml-соревнованиях; знание tensorflow/pytorch. тебе нужно знать: python и пакеты нашего стека; sql на уровне запросов средней сложности; теорию вероятностей и математическую статистику; принципы работы алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и др.); мы предлагаем: работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом; офис на м. войковская, мцк балтийская или мцд красный балтиец или удаленная работа; график работы 5/2 (40 часов в неделю), гибкое начало дня; официальное трудоустройство; корпоративную мобильную связь, медицинскую страховку и страхование жизни; современное рабочее пространство и уютные зоны отдыха; спортзал и велопарковку; оплату дистанционных курсов и участия в профессиональных конференциях.
Адрес
Воронеж