Data Scientist

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. 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”; — Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике; — Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет преимуществом; — 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; — 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. Условия: — ДМС, включая стоматологию; — Страхование жизни и страховка для путешественников; — Корпоративная мобильная связь; — Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ; — Частичная компенсация питания в корпоративных столовых; — Возможность обучения за счет работодателя; — Активная корпоративная жизнь; — Поддержка от компании в жизненно важных событиях; — Бесплатный доступ к электронной библиотеке.