Обязанности:
- Разбираться в существующем ML-проекте и анализировать текущую реализацию модели, предлагать улучшения.
- Разрабатывать, обучать, оптимизировать и дорабатывать ML-модель, включая обратный перцептрон.
- Работать с большими массивами геологических данных: настраивать предобработку и постобработку, оптимизировать прогнозные данные для загрузки в Macromine, уменьшать размер блоков и обрабатывать неинформативные участки.
- Обучать модели для определения содержания полезных компонентов и физико-механических свойств; возможна работа с данными опробования и геофизическими данными.
- Интегрировать решения с Macromine через скрипты и взаимодействовать с разработчиком проекта и консультантами-геологами.
- Совмещать разработку с техническим консультированием по ML.
Требования:
- Уверенное владение Python, понимание обучения, анализа и оптимизации ML-моделей.
- Опыт работы с большими массивами данных, способность быстро погружаться в существующий код и анализировать архитектуру решения.
- Готовность самостоятельно предлагать улучшения и работать как самостоятельно, так и в команде.
- Опыт работы: 3–6 лет.
Будет плюсом: опыт в геологии, геологоразведке или горнодобывающей отрасли; работа с пространственными и геологическими данными; оптимизация ML-пайплайнов; интеграция ML-решений с внешним ПО; подготовка данных для визуализации и загрузки в сторонние системы.
Условия: полная занятость, удалённая работа по московскому часовому поясу, график 5/2. Хорошая команда и возможности для развития.
Технологии: Python, ML, Node.js, PostgreSQL, Macromine.