Обязанности:
- Анализ архивов данных диагностики оборудования с применением методов машинного обучения.
- Разработка и верификация моделей диагностирования оборудования (обнаружение аномалий, прогноз развития состояние) на основе анализа эксплуатационной, проектной, конструкторской и иной документации, для последующей интеграции их в специализированное программное обеспечение.
- Построение математических моделей, разработка алгоритмов и методик анализа данных.
- Анализ текущих условий эксплуатации оборудования и анализ результатов работы системы предиктивной аналитики с точки зрения заблаговременного определения отклонений в условиях эксплуатации контролируемого оборудования.
-
Визуализация и представление результатов в виде отчетного/презентационного материала, документирование результатов анализа данных и разработки моделей.
- Опыт работы от 2 лет;
- Высшее математическое/инженерно-техническое образование;
- Опыт в анализе данных и машинном обучении;
- Опыт построения математических моделей: нейронные сети, регрессии, модели кластеризации и классификации;
- Знание прикладной статистики, теории анализа временных рядов и методов цифровой обработки сигналов;
- Знание и понимание алгоритмов машинного обучения, а также практический опыт работы с ними;
- Знание технического английского (приветствуется).
- Уверенное владение Python (в т.ч. библиотеки Pandas, Numpy, Scipy, Statsmodels, Scikit-Learn, Matplotlib), знание фреймворков глубокого обучения (Keras, Tensorflow);
- Навыки ведения проектов в Git;
- Опыт работы с Linux;
- Оформление по ТК РФ;
-
Оплата обучения;
-
Комфортный офис, 8 минут пешком от м. Перово.