data scientist промышленного производства

НЛМК-ИТ и НЛМК-Связь обеспечивают потребности предприятий Группы НЛМК в развитии информационных технологий. В спектр услуг входят реализация ИТ-проектов, поддержка и развитие бизнес-приложений, ИТ-инфраструктуры и систем связи. Численность сотрудников ИТ превышает 800 человек.

• Выявлять производственные проблемы и точки роста на основе данных;
• Участвовать в обследовании производственных участков, выезжать в цеха и изучать технологические процессы на месте;
• Формализовать производственные задачи в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
• Собирать, выгружать, очищать и консолидировать данные из производственных и корпоративных информационных систем;
• Анализировать данные технологических процессов, искать закономерности, факторы влияния и причины отклонений;
• Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
• Разрабатывать и внедрять CV-решения;
• Подготавливать датасеты, размечать данные, организовывать процессы сбора и актуализации обучающих выборок;
• Проверять гипотезы, проводить пилотные проекты и оценивать экономический эффект;
• Визуализировать результаты анализа, подготавливать отчёты и рекомендации для производственных подразделений;
• Взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами.

• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML;
• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision;
• Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий и технологическими параметрами;
• Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей и внедрение;
• Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками;
• Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать «в поле», а не только за компьютером;
• Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV;
• Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации и глубокого обучения;
• Опыт построения CV-моделей;
• Опыт работы с SQL и промышленными базами данных: MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы и системы АСУ ТП;
• Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
• Опыт работы с Docker, Git и MLOps-инфраструктурой;
• Применение LLM в разработке решений;
• Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов и надёжность оборудования;
• Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели;
• Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, брака и простоев, рост производительности и снижение расхода ресурсов;
• Будет плюсом опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжёлой промышленности, химическом производстве или энергетике, понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства.

• ДМС, включая стоматологию;
• Страхование жизни и страховка для путешественников;
• Корпоративная мобильная связь;
• Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
• Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
• Возможность обучения за счёт работодателя;
• Активная корпоративная жизнь;
• Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
• Бесплатный доступ к электронной библиотеке.