Deep Learning Engineer

Наш партнер - международная компания, которая включает в себя R&D центры по всему миру в направлении нефтегазовой отрасли открывает позицию:​​​​​​​ Инженер глубокого обучения​​​​​​​​​​​​​​

Мы ищем талантливого и инициативного исследователя, готового присоединиться к нашей междисциплинарной команде, работающей над передовыми проектами в области научных вычислений. Основное направление — разработка и применение нейросетей с учетом физических законов (PINNs) для решения сложных задач, связанных с моделированием физических процессов.

Обязанности:

• Разработка, реализация и валидация Physics-Informed Neural Networks (PINNs) для решения дифференциальных уравнений, описывающих сложные физические явления;
• Тесное сотрудничество с экспертами в предметных областях для интеграции физических ограничений в архитектуру нейросетей;
• Исследование и внедрение методов повышения эффективности обучения PINN: улучшение сходимости, точности и устойчивости моделей;
• Анализ, интерпретация и визуализация результатов работы моделей, трансляция данных в прикладные решения.

Обязательные требования:

• Уверенные навыки работы с фреймворками глубинного обучения (PyTorch, TensorFlow и др.);
• Глубокое понимание теоретической физики и способность формализовать уравнения в виде, пригодном для нейросетевого моделирования;
• Знания в области прикладной математики: частные производные уравнения (PDEs), численные методы, методы оптимизации;
• Отличные навыки программирования на Python, особенно в научных и глубоких вычислениях.
• Готовность к релокации в г. Баку, Азербайджан

Желательные (преимущественные) качества:

• Опыт разработки или обучения Physics-Informed Neural Networks (PINNs) либо аналогичных моделей;
• Знания в области геофизики, включая сейсмическую инверсию, моделирование волнового распространения и смежные направления;
• Опыт с численными методами моделирования (метод конечных разностей, конечных элементов, спектральные методы);
• Знание вероятностных подходов, байесовских методов или методов учета неопределенности в машинном обучении;
• Знакомство с инструментами MLOps: версионирование моделей, CI/CD, трекинг экспериментов, контейнеризация (Docker, Kubernetes).

Личные качества:

• Исследовательский склад ума, стремление к инновациям и непрерывному совершенствованию;
• Способность четко и доступно излагать сложные концепции в междисциплинарной команде;
• Самомотивация, умение работать как самостоятельно, так и в составе команды;
• Ориентация на практический результат и решение реальных задач.

Условия:

• Конкурентная зарплата + премии и бонусы. Уровень зарплаты обсуждается с успешным кандидатом
• Релокационный пакет для всех членов семьи, помощь в организации переезда, включая жилье (помощь в подборе квартиры и оплата 1-го месяца аренды)
• ДМС для всех членов семьи.
• Помощь в оформлении и легализации необходимых документов.
• Офисный формат работы в современном бизнес-центре в г. Баку