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.
Наш сайт: https://northsidetools.com
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 на jobs@north-side.com
