Описание
Мы – команда Центра компетенций искусственного интеллекта, часть ИТ-функции «Газпром нефти». Внедряем AI/ML-решения на всех этапах нефтегазового цикла: от разведки месторождений до нефтепереработки и логистики топлива. Наша цель – повысить эффективность производственных и бизнес-процессов с помощью передовых моделей на основе данных.
Задачи
•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
•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»
•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. Уверенное владение линейной алгеброй, теорией вероятностей, математической статистикой и методами оптимизации
•Опыт в ML/DL: понимание принципов работы классических алгоритмов и ключевых архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, Transformers)
•Production-ready код: умение работать с Git, Docker и консолью Linux, написание чистого, тестируемого кода (ООП, CI/CD)
•Базовый MLOps: Docker, CI/CD, версионирование экспериментов
•Базы данных: знание основ SQL и умение самостоятельно получить нужные данные
Будет плюсом
•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
•Официальное трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании
•Срочный трудовой договор от 6 месяцев с последующим продлением
•Годовая премия по результатам деятельности, дополнительная материальная мотивация (премия из фонда руководителя)
•Качественная программа ДМС со стоматологией, социальный пакет
•Конкурентоспособная заработная плата по результатам интервью
•Корпоративные курсы, конференции, внутренние хакатоны
•Дружная команда профессионалов и возможность расти вместе с лидером отрасли
