Разработчик с экспертизой в машинном обучении и геомеханическом моделировании

1. Получить от лидера проекта фактические данные о свойствах породы, параметрах бурения и возможных инцидентах.

2. Предварительно обработать данные – очистить, нормализовать и определить способы интеграции.

3. Подобрать методы и алгоритмы для построения модели и проанализировать их эффективность и применимость с учетом разных типов данных (геологических данных, корреляционных зависимостей, исторических данных о проведенных исследованиях).

4. Проанализировать и сравнить алгоритмы машинного обучения, используя различные алгоритмы – нейронные сети, решающие деревья, ансамблевые методы и прочие.

5. Разработать и описать модель устойчивости ствола скважины, опираясь на проведенный предварительный анализ, проанализировать математическую модель устойчивости и возможность интеграции с алгоритмами машинного обучения.

6. Определить критерии для оценки подходящих алгоритмов, описать потенциальные преимущества и недостатки каждого метода. Подготовить отчет по результатам сравнительного анализа.

7. Провалидировать модель с точки зрения точности и надежности.

8. Разработать сценарий пилотного тестирования на реальных данных. Подготовить инструкцию по использованию модели.

9. Подготовить рекомендации по дальнейшему использованию и развитию.

10. Передать лидеру проекта итоговые результаты.

Проект предусматривает вознаграждение в размере 600 000 рублей после всех вычетов для физических лиц (налоговая ставка 13%) или 648 276 рублей после всех вычетов для самозанятых и ИП (налоговая ставка 6%).

⠀

Проект предполагает поэтапную оплату.

Проект рассчитан на 3 месяца и предполагает полную загрузку.

Работа по проекту будет вестись удаленно. Вы будете взаимодействовать с лидером и командой проекта, итерационно формируя результаты и корректируя требования к ним. Вы будете участвовать в еженедельных встречах по обсуждению статуса проекта и на согласованных контрольных точках передавать лидеру проекта промежуточные результаты работы. Проект завершится передачей лидеру проекта итоговых результатов.

⠀

Перед началом работ вам потребуется заключить соглашение о неразглашении.

1. Опыт геомеханического моделирования не менее 1 года или знание основ геомеханики.

2. Опыт в области машинного обучения.

3. Навыки программирования на языке Python или C++.

4. Опыт работы с данными и знание алгоритмов.

5. Критическое мышление и способность предлагать варианты решения поставленной задачи.

Полнота информации в профиле — ваше важное преимущество в глазах лидера проекта. Прежде чем откликнуться на проект, убедитесь, что ваш профиль заполнен: получив отказ, вы не сможете направить отклик на проект повторно.