Разработчик Python для ML

Был больше месяца назад

По договорённости

23 года (родился 05 ноября 2002)

Уфа

Занятость

полная занятость

Гражданство

не указано

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

C\C++
Java
Kotlin
Android SDK
Алгоритмы и структуры данных
Java Core и ООП
SQL Server
Python – Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 2 года

- Август 2023 – июль 2025
- 2 года
Специалист
РН-БашНИПИнефть, Уфа
http://rn.digital
Научно-исследовательские и проектно-изыскательные работы
Обязанности и достижения:
Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения для задач регрессии в области решения задач интеллектуального управления месторождением в составе кросс-функциональной Agile-команды (доменные эксперты, фронт+бэк разработчики, ML Engineers). 1. Реализована модель глубокого обучения на PyTorch для прогноза валовых значений дебита жидкости, нефти и обводненности для добывающих скважин на основе параметров работы нагнетательных скважин. Решение позволило заменить ручной метод прогноза и сэкономить от 1 млн руб. в год за счет существенного уменьшения трудозатрат специалистов, занятых анализом месторождений. 2. Разработан программный продукт для отбора скважин-кандидатов на геолого-технические мероприятия с использованием CatBoostGegressor (+ Optuna), позволивший нефтяникам оперативно подобрать около 500 скважин для проведения на них операции гидроразрыва пласта. Стек технологий: - PyTorch (Fully connected NN) - CatBoost - LightGBM, Random Forest, LSTM (исследовано их применение для п.2) - Optuna (в обоих проектах) - pandas, polars, matplotlib, seaborn, numpy, scipy (фильтр Савицкого-Голея) - SQL запросов к БД (выгрузка сырых данных)

Образование

- Высшее образование
- Дневная/Очная
- 2024
Уфимский государственный нефтяной технический университет
Факультет: Институт цифровых систем, автоматизации и энергетики
Специальность: Программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем

Обо мне

Дополнительные сведения:

Ответственный и целеустремленный, разрабатываю модели машинного обучения для эффективного управления разработкой нефтяных месторождений и автоматизации анализа больших массивов данных, связанных с ними. Есть учебный опыт в решении задач соревнований на Kaggle (https://www.kaggle.com/scorpiods) и опыт участия в хакатонах по анализу данных (Хакатон вузов страны Роснефть 2023). Есть опыт работы с Android SDK, если будет полезно. Работал с GoogleMapAPI, DirectionsAPI, Firebase Realtime Database, есть опыт парсинга JSON-файлов и работы с базой данных Room. Знания основ сетевого взаимодействия в Android. Обучение проходило в рамках курса "Мобильная разработка" IT-академии Самсунг - имеется сертификат.