Напиши текст вакансии для должности "Аналитик данных (Технологическая оптимизация)". Название компании: "СИБУР, Группа компаний". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Data Mining', 'SQL', 'C++', 'Математическая статистика'

В связи с увеличением портфеля проектов и решаемых задач, мы расширяем команду продвинутой аналитики и ищем аналитиков данных (data scientists) разного уровня (junior/middle/senior) с инженерной подготовкой, которые стремятся работать и развиваться в областях машинного обучения для индустриальных задач, технологической оптимизации, разработки гибридных моделей и продуктов продвинутой аналитики. Мы ожидаем, что вы хорошо владеете одной из следующих областей и имеете представление:  о математическом моделировании физических систем (численные методы, в т. ч. решение дифференциальных уравнений и УрЧП); о машинном обучении и анализе данных в приложении к задачам производства (нефтехимия).  Задачи, которые вы будете решать:  Разработка моделей машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства. Извлечение информации из исторических данных, анализ данных и формулировка результатов для повышения качества управления производством. Разработка и реализация методов поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса. Разработка гибридных моделей с использованием методов машинного обучения и технологического моделирования (физика/химия + ML) для моделирования процессов нефтехимического производства. Оптимизация вычислений. Интеграция разработанных методов и моделей в единый фреймворк обучения и эксплуатации моделей.  Базовые требования:  Умение писать понятный код на Python, владение стандартным набором библиотек (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib/Seaborn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Scipy). Знание принципов машинного обучения и основных алгоритмов, понимание границ их применимости, интерпретации результатов обучения, гибкое мышление решения сложных и иногда нетиповых задач машинного обучения. Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки передовых решений в промышленности. Способность сделать разведочный анализ данных, сделать осознанный отбор признаков, объяснить полученные результаты. Понимание основ работы алгоритмов оптимизационных.  Будет плюсом:  Хорошая математическая подготовка хотя бы в одной области и представление о других: численные методы решения дифференциальных уравнений и УрЧП, математическая физика, оптимальное управление, теория вероятностей и математическая статистика, математическая оптимизация. Способность сделать самостоятельно химическую/физическую модель процесса на основе существующего описания. Опыт численного моделирования для задач химической кинетики, термодинамики, гидродинамики. Знание основ нефтехимических технологий переработки.  У нас вы найдете:    Интересные задачи в передовой нефтехимической компании, реальную отдачу от своей работы. Все необходимые условия для комфортной и продуктивной работы: топовые ноутбуки, внутренний кластер серверов для высокопроизводительных вычислений, хорошая рабочая атмосфера. Разовьёте уникальные компетенции разработки моделей для сложных процессов индустрии. Будете учиться и повышать свою квалификацию при ресурсной поддержке компании и опытных наставников. Получите опыт работы в кросс-функциональных командах с погружением в бизнес-процессы и гибкие процессы разработки, а не «задачи по ТЗ». Поймете, как работает ModelOPS и как правильно запускать модели в промышленную эксплуатацию. Перспективы роста, которые напрямую зависят от результатов.  Что мы предлагаем:  Конкурентную заработную плату по результатам собеседования, премии за эффективную работу и результат. Нестандартные сложные задачи, которые требуют креатива и новых подходов, мы работаем в реальном секторе, наши пользователи - реальные люди. Современный стек и гибкие методологии разработки, работа в команде высококвалифицированных профессионалов из разных технологических областей. Возможность обучения и участия в жизни IT-сообщества: большой выбор курсов в нашем корпоративном университете, посещение митапов, конференций. Возможность удаленной работы (график обсуждается индивидуально в зависимости от роли). Корпоративные льготы: ДМС, льготное страхование родственников, большой выбор внутренних спортивных секций, скидки на абонементы лучших сетей фитнес-клубов.