Описание
Операционное совершенство – IT-компания, которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением IT-продуктов для горнодобывающей отрасли, а также оказывает услуги по диспетчеризации производства на основе собственных IT-продуктов.
Продукт: ИИ-система автоматизации оперативного управления. Принимает решения, которые раньше принимал диспетчер — в реальном времени, по потоку телеметрии от сотен подвижных объектов.
Задачи
•Прогноз времени прибытия объекта к пункту по дорожной сети: с учётом загрузки, профиля и покрытия дороги, погоды, смены, водителя и загруженности участков. Результат — распределение, а не одно число: ядро решений учитывает неопределённость.
•Прогнозы длительности обслуживания, цикла и очереди на пункте.
•Измерение эффекта автономных решений: сколько времени и объёма дало решение по сравнению с тем, что было бы без него. Методика на исторических данных и дизайн экспериментов на площадке.
•Данные из телеметрии: пропуски, дубли, сдвиг часов, выбросы, новые объекты и водители. Признаки, которые считаются одинаково при обучении и на потоке.
•Вывод моделей в поток: инференс в процессоре в бюджете задержки, версии моделей, откат.
•Мониторинг качества и дрейфа в продакшене; регресс на эталонном наборе, который блокирует выкат модели хуже текущей.
Требования
•Высшее техническое образование обязательно.
•ML в продакшене от 4 лет: модели, которые работали в реальном процессе.
•Табличные и пространственно-временные данные: градиентный бустинг LightGBM, CatBoost или XGBoost; признаки по времени и графу; категории и значения, которых не было в обучении.
•Вероятностные прогнозы: квантили, калибровка, pinball loss, покрытие интервалов.
•Честная оценка: разбиение по времени, поиск утечек, отложенный период, сравнение с базовой линией, метрики по срезам.
•Причинный вывод на практике: смещение отбора, взвешивание и модели исхода, A/B и switchback-эксперименты, когда объекты влияют друг на друга.
•Python: pandas или polars, numpy, scikit-learn; код, который читают другие: типизация, тесты.
•SQL: оконные функции и агрегаты.
•Вывод моделей: воспроизводимое обучение, версия модели и данных, сериализация, задержка инференса.
•Ежедневная работа с ИИ-агентами для кода: данные, признаки, эксперименты, тесты. Вы можете показать, что поручили агенту, как проверили результат и какую ошибку агента поймали.
•Можешь выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью.
Условия
•Возможность работать из любой точки мира.
•ИТ аккредитация.
•Программа корпоративных привилегий BestBenifit.
•ДМС со стоматологией.
•Доступ к обучению английскому языку.
•Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности.
•Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта.
