Аспирити ищет Middle ML Python Developer для развития существующего проекта, который использует машинное обучение для анализа геологических данных. Работа сочетает разработку, разбор уже написанного кода и техническую проработку ML-решения вместе с геологами-консультантами. Текущая модель — обратный перцептрон; среди задач проекта — прогнозирование содержания полезных компонентов и определение физико-механических свойств.

Что предстоит делать

• Погрузиться в существующий ML-проект, изучить код, архитектуру и текущую реализацию модели.
• Анализировать качество и устройство модели, предлагать и реализовывать улучшения, участвовать в её обучении и доработке.
• Настраивать предобработку и постобработку больших массивов геологических данных.
• Оптимизировать объём прогнозных данных для загрузки в Macromine, в том числе уменьшать размер блоков и корректно обрабатывать неинформативные участки, например сланцы.
• Интегрировать ML-решение с Macromine через скрипты и готовить данные для передачи во внешнее ПО.
• Взаимодействовать с разработчиком, ранее работавшим над проектом, и консультантами-геологами; сочетать программирование с технической консультацией по ML.
• При необходимости работать с данными опробования и геофизическими данными.

Что потребуется

• Уверенное владение Python и понимание принципов обучения, анализа и оптимизации ML-моделей.
• Опыт работы с большими массивами данных и способность быстро разобраться в существующем коде и проекте.
• Навык анализа архитектуры решения и готовность самостоятельно предлагать улучшения.
• Умение работать самостоятельно и взаимодействовать с коллегами из разработки и предметными специалистами.

Опыт в геологии, геологоразведке или горнодобывающей отрасли, работа с пространственными данными, оптимизация ML-пайплайнов и интеграция с внешним ПО будут преимуществом. В технологическом контексте проекта также указаны Node.js и PostgreSQL.

Что важно знать

Это прикладная ML-задача на стыке разработки и геологии: помимо модели важно учитывать структуру исходных данных и требования к их дальнейшей загрузке и визуализации. Работа удалённая, с привязкой к московскому часовому поясу; график — 5/2. Указана полная занятость и оплата от 180 000 рублей в месяц на руки.