ML програмист разработчик

North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных.

Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики.

Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных.

Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов)

Требуемые навыки и опыт

Основные навыки AI / Machine Learning

• Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач
• Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий
• Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов
• Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений
• Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы)

Обработка сигналов

• Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP)
• Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets)
• Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов
• Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных
• Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков

Разработка ПО на C++ / Qt

• Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20)
• Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt
• Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения
• Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью
• Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности

Интеграция и развертывание ML

• Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks
• Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++
• Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом
• Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования
• Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем

Инженерия данных и валидация

• Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа
• Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации
• Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных
• Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям

Инженерное мышление (обязательно)

• Сильное аналитическое и системное мышление
• Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму
• Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений
• Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными
• Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу

Желательно / будет сильным преимуществом

• Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях
• Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля
• Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов
• Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux)
• Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML
• Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур

Направляйте ваше резюме