Вакансии

Задачи: — Разбираться в существующем ML-проекте и чужом коде — Анализировать текущую реализацию модели и предлагать улучшения — Оптимизировать объем прогнозных данных для загрузки в Macromine — Работать с большими массивами геологических данных — Настраивать предобработку и постобработку данных — Уменьшать размер блоков и исключать или корректно обрабатывать неинформативные участки данных, например сланцы — Участвовать в развитии ML-процесса: разработка, оптимизация, обучение и доработка модели — Взаимодействовать с разработчиком, который уже работал над проектом, и с консультантами-геологами — Работать частично как разработчик, частично как технический консультант по ML — Обучение модели на содержание полезных компонентов — Определение физико-механических свойств — Возможная работа с данными опробования — Возможная работа с геофизическими данными Требования: — Уверенное владение Python — Знание ML-моделей, умение обучать, анализировать и оптимизировать их — Опыт работы с большими массивами данных — Способность быстро погружаться в существующий код и проект — Умение анализировать архитектуру решения, а не только писать код — Готовность предлагать улучшения, а не просто выполнять задачи по ТЗ — Умение работать самостоятельно и в команде — Готовность быстро включиться в проект и работать с боевыми задачами Будет плюсом: — Опыт в геологии, геологоразведке, горнодобывающей отрасли или смежных доменах — Опыт работы с пространственными/геологическими данными — Опыт оптимизации ML-пайплайнов — Опыт интеграции ML-решений с внешним ПО — Понимание работы с данными для подготовки к визуализации или загрузке в сторонние системы Условия: — Полная удалённая работа по московскому часовому поясу — Хорошая команда и возможность развития