Data scientist (ML/CV) в городе Москва с опытом работы от 3 до 6 лет

Навыки

• Computer Vision
• Анализ данных
• Дисциплина
• Docker
• Git
• Внедрение систем
• LLM

О компании и продукте

• Предприятие. Москва, НЛМК-Информационные технологии

Задачи

• Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных
• Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов на месте
• Формализация производственных задач в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов
• Сбор, выгрузка, очистка и консолидация данных из производственных и корпоративных информационных систем
• Анализ данных технологических процессов, поиск закономерностей, факторов влияния и причин отклонений
• Разработка, обучение и валидация ML-моделей для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений
• Разработка и внедрение CV-решений
• Подготовка датасетов, разметка данных, организация процессов сбора и актуализации обучающих выборок
• Проверка гипотез, проведение пилотных проектов и оценка экономического эффекта
• Визуализация результатов анализа, подготовка отчетов и рекомендаций для производственных подразделений
• Взаимодействие с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами
• Data scientist (ML/CV)

Требования

• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML
• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision
• Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами
• Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение
• Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками
• Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать “в поле”, а не только за компьютером
• Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике
• Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет существенным преимуществом
• Технические компетенции
• Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV
• Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения
• Опыт построения CV-моделей
• Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы, систем АСУ ТП)
• Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт
• Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой
• Применение LLM в разработке решений
• Отраслевые и прикладные знания
• Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов, надежность оборудования
• Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели
• Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, снижение брака, снижение простоев, рост производительности, снижение расхода ресурсов
• Работа в группе НЛМК - это
• ДМС, включая стоматологию
• Страхование жизни и страховка для путешественников
• Корпоративная мобильная связь
• Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ

Условия

• Полная занятость
• НЛМК-ИТ и НЛМК-Связь— обеспечивают потребности предприятий Группы НЛМК в развитии информационных технологий
• В спектр услуг входят: реализация ИТ-проектов, поддержка и развитие бизнес-приложений, ИТ-инфраструктуры и систем связи
• Численность сотрудников ИТ превышает 800 человек

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.