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

Что предстоит делать

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