Отличный математический и технический бекграунд в статистике и ML;
Уверенное владение Python, общепринятыми пакетами и фреймворками анализа данных и ML (numpy,pandas, scikit-learn, Torch/TensorFlow);
Уверенное владение джентльменским набором современных технологий разработки - docker, swagger, flask, базы данных и т.п.;
Опыт запуска и эксплуатации data science приложений в production. Общее понимание всех аспектов функционирования современных приложений (API, логирование, мониторинг, безопасность, отказоустойчивость, управление конфигурациями, CI/CD) является преимуществом.
Чем предстоит заниматься:
Разработка моделей работы оборудования и процессов;
Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление;