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
Санкт-Петербург