Мы продолжаем развивать наше ML направление в Северсталь Диджитал, наши модели управляют обжиговыми машинами, помогают производить чугун, определяют неисправное оборудование по изображению и данным с датчиков, детектируют поверхностные дефекты листа, управляют скоростью трех ключевых агрегатов на плоском прокате, в том числе с помощью Reinforcement Learning, прогнозируют рыночные цены на сталелитейную продукцию, экономят мазут и электроэнергию.

Наш технологический стек включает в себя:

• Python 3 со стандартными DS пакетами (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm;
• Технологии Big Data (Hadoop, Hive, Spark);
• Git, Graylog, Grafana, Kubernetes, Docker;

В твои обязанности будет входить:

• Собирать данные из внутренних баз данных и работать с внешними источниками информации;
• Применять анализ данных и алгоритмы машинного обучения для решения производственных задач;
• Реализация и поддержка end-to-end продакшн решений (в команде с дата-инженером и разработчиком);
• Тесное общение с технологами на производстве;
• Взаимодействие с заказчиком и презентация продукта;
• Со временем возможно менторство над 1-2 джунами;
• Командировки на производство в г. Череповец ( не более 10%).

Тебе нужно уметь:

• Писать понятный и воспроизводимый код;
• Формулировать и проверять на данных статистические гипотезы;
• Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения, соответствующие поставленной бизнес-задаче, выбирать метрики и оценивать работу алгоритма;
• Трансформировать бизнес-постановку задачи в математическую формулировку и код;

Ожидаем:

• Опыт самостоятельной реализации DS проектов и готовность о них рассказать;
• Опыт дизайна экспериментов и проведения пилотных испытаний;

Плюсом будет:

• Опыт работы с промышленными данными;
• Опыт работы с алгоритмами оптимизации (пакеты gurobi/cplex/pulp);
• Опыт работы с семействами моделей ARIMA-GARCH;
• Участие в ML-соревнованиях;
• Знание Tensorflow/Pytorch.

Тебе нужно знать:

• Python и пакеты нашего стека;
• SQL на уровне запросов средней сложности;
• Теорию вероятностей и математическую статистику;
• Принципы работы алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и др.);

Мы предлагаем:

• Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
• Офис на м. Войковская, МЦК Балтийская или МЦД Красный Балтиец или удаленная работа;
• График работы 5/2 (40 часов в неделю), гибкое начало дня;
• Официальное трудоустройство;
• Корпоративную мобильную связь, медицинскую страховку и страхование жизни;
• Современное рабочее пространство и уютные зоны отдыха;
• Спортзал и велопарковку;
• Оплату дистанционных курсов и участия в профессиональных конференциях.