Senior ML engineer (графовые нейросети), нефтегазовая промышленность

Дата размещения вакансии: 24.10.2025
Работодатель: SkillStaff
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет
Мы в поисках Senior ML engineer на проект крупной нефтяной компании по разработке и внедрению суррогатных моделей на основе графовых нейросетей (GNN).​​​​​​​
Ищем специалиста, готового в ближайшее время к командировке в Кувейт на 1-2 месяца.

Чем предстоит заниматься:

  • Проектировать и реализовывать архитектуру нейронных сетей для моделирования динамики потоков в соединенных трубопроводных сетях.
  • Разрабатывать суррогатные модели, точно предсказывающие распределение давления, скорость потоков и поведение сети при различных операционных сценариях (обучающие данные получаются путем запуска физических симуляций).
  • Создавать данные пайплайнов для извлечения топологии сети и результатов симуляций из физических моделей (Nexus/Prosper) и преобразовывать их в графовые представления.
  • Разрабатывать фреймворки обучения, incorporating физические ограничения (законы сохранения, соотношения давление-поток) в функции потерь нейронной сети.
  • Взаимодействовать с инженерами-нефтяниками для обеспечения соответствия прогнозов модели физическому поведению и операционным ограничениям.
  • Внедрять процессы мониторинга, валидации и непрерывного улучшения моделей.

Для нас важно:

  • Опыт работы от 6 лет.

  • Владение английским не ниже уровня В2.

  • Готовность поехать в командировку за рубеж. Будет обязательная командировка на 1-2 месяца в Кувейт.

  • Глубокие знания в области графовых нейронных сетей (GCN, GraphSAGE, Message Passing Networks) с подтвержденным опытом реализациию

  • Понимание фреймворков глубокого обучения (PyTorch Geometric, DGL или TensorFlow GNN).

  • Опыт создания суррогатных моделей или физически информированных нейронных сетей (PINNs) для инженерных приложений.

  • Свободное владение Python и библиотеками научных вычислений (NumPy, SciPy, Pandas).

  • Умение работать со сложными структурами данных (графы, временные ряды, пространственные данные).

  • Понимание методов оптимизации и работы с крупномасштабными обучающими данными.

  • Понимание специфики нефтяной промышленности, как преимущество.

  • Знакомство с фреймворками агентского ИИ (LangChain, CrewAI, AutoGen) и LLM и понимание практик MLOps и соответствующих инструментов (MLflow, Airflow), как преимущество.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

  • ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
  • РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
  • КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы.