О компании
«Газпром нефть» входит в топ-101 нефтегазовых компаний мира, задаёт тренды технологического развития и каждый день обеспечивает энергией миллионы людей.
— Первыми добыли нефть, найденную искусственным интеллектом
— Управляем полным циклом переработки нефти с помощью цифровых двойников и нейросетей
— Каждый 3-й сотрудник — моложе 35 лет
Вакансия в ООО "Цифровые технологии в промышленности"
Обязанности
1. LLM и агенты
•Разработка агентных систем для решения инженерных задач: работа с технической документацией, регламентами, расчётными методиками
•Проектирование и внедрение RAG-систем для извлечения знаний из технической документации и внутренних баз данных
•Дообучение и адаптация открытых моделей под отраслевую специфику, оценка качества, построение бенчмарков на доменных данных
2. Оптимизация
•Расстановка скважин и планирование программы бурения
•Оптимизация логистики: маршрутизация, планирование поставок, управление запасами
•Оптимизация инфраструктуры и режимов работы объектов
•Постановка задач как MILP / нелинейных / стохастических, гибридные подходы «оптимизация + ML»
3. Классический ML и предиктивная аналитика
•Прогнозирование временных рядов: добыча, отказы оборудования, спрос
•Анализ изображений: интерпретация карт и сейсмических данных, дефектоскопия
•Видеоаналитика на промышленных объектах — контроль безопасности и технологических операций
Требования
•Модели, доведённые до продакшена, а не только до ноутбука
•Опыт в одном из наших направлений (LLM, оптимизация, CV, временные ряды) и готовность освоить смежные
•Умение самостоятельно декомпозировать задачу от бизнес-формулировки до метрики
•Фундаментальные знания: высшее техническое или математическое образование. Вы уверенно ориентируетесь в линейной алгебре, теории вероятностей, математической статистике и методах оптимизации
•Опыт в ML/DL: понимаете принципы работы классических алгоритмов и ключевых архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, Transformers)
•Production-ready код: умеете работать с Git, Docker и консолью Linux. Пишете чистый, тестируемый код (ООП, CI/CD)
•Базовый MLOps: Docker, CI/CD, версионирование экспериментов
•Базы данных: знаете основы SQL и можете самостоятельно получить нужные данные
Технологический стек
•Язык: Python
•Библиотеки: NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers
•LLM-фреймворки: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack
•RL-фреймворки: RLlib, Stable Baselines3 и др.
•Инструменты: Git, Docker, Kubernetes, MLflow, Prometheus, Grafana, SQL
•Вычисления: собственный GPU-кластер
Не обязательно знать всё — важно, чтобы часть стека была вам знакома, а остальное вы были готовы освоить.
Будет преимуществом
•Знания в нефтегазовой отрасли (разработка месторождений, геология)
•Опыт применения Reinforcement Learning для решения прикладных задач
•Опыт работы с Kubernetes и облачными платформами
•Публикации, выступления, менторство
Условия
•Гибридный формат работы (Невская Ратуша)
•Срочный трудовой договор с последующей пролонгацией
•Возможность быстрого роста для результативных специалистов
•Достойная профессиональному уровню заработная плата, годовая премия по результатам деятельности, дополнительная материальная мотивация за особые достижения
•Интенсивное обучение на практике, доступ к образовательному контенту
•ДМС и страхование жизни
