{"id":1142613,"url":"https://alion.io/job/gazprom-neft-data-scientist","title":"Data Scientist","company":{"id":45322,"name":"Gazprom Neft","domain":"gazprom-neft.ru","url":"https://alion.io/company/gazpromneft","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"is_intermediary":false,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":{"grade":"A","score":100,"open_postings":40,"ghost_share":0,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":11,"computed_at":"2026-09-23T05:45:00Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Saint Petersburg, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":19000,"max_usd":47000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":69},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Linux","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Transformers","optional":false},{"name":"Grafana","optional":true},{"name":"Haystack","optional":true},{"name":"Hugging Face","optional":true},{"name":"LangChain","optional":true},{"name":"LangGraph","optional":true},{"name":"LlamaIndex","optional":true},{"name":"MLFlow","optional":true},{"name":"NumPy","optional":true},{"name":"Pandas","optional":true},{"name":"Prometheus","optional":true},{"name":"Python","optional":true},{"name":"PyTorch","optional":true},{"name":"Ray","optional":true},{"name":"Reinforcement Learning","optional":true},{"name":"RLlib","optional":true},{"name":"Scikit-learn","optional":true},{"name":"Stable-Baselines3","optional":true},{"name":"TensorFlow","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-23T12:53:58Z","employer_posted_date":"2026-09-23","last_verified_at":"2026-09-23T00:07:45Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":0,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"В ООО \"Цифровые технологии в промышленности\"\n Обязанности:\n 1. LLM и агенты\n Разработка агентных систем для решения инженерных задач: работа с технической документацией, регламентами, расчётными методиками\n Проектирование и внедрение RAG-систем для извлечения знаний из технической документации и внутренних баз данных;\n Дообучение и адаптация открытых моделей под отраслевую специфику, оценка качества, построение бенчмарков на доменных данных\n 2. Оптимизация\n Расстановка скважин и планирование программы бурения\n Оптимизация логистики: маршрутизация, планирование поставок, управление запасами\n Оптимизация инфраструктуры и режимов работы объектов\n Постановка задач как MILP / нелинейных / стохастических, гибридные подходы «оптимизация + ML»\n 3. Классический ML и предиктивная аналитика\n Прогнозирование временных рядов: добыча, отказы оборудования, спрос\n Анализ изображений: интерпретация карт и сейсмических данных, дефектоскопия\n Видеоаналитика на промышленных объектах - контроль безопасности и технологических операций\n Требования: Модели, доведённые до продакшена, а не только до ноутбука\n Опыт в одном из наших направлений (LLM, оптимизация, CV, временные ряды) и готовность освоить смежные\n Умение самостоятельно декомпозировать задачу от бизнес-формулировки до метрики\n Фундаментальные знания: Высшее техническое или математическое образование. Вы уверенно ориентируетесь в линейной алгебре, теории вероятностей, математической статистике и методах оптимизации\n Опыт в ML/DL: Понимаете принципы работы классических алгоритмов и ключевых архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, Transformers)\n Production-ready код: Умеете работать с Git, Docker и консолью Linux. Пишете чистый, тестируемый код (ООП, CI/CD)\n Базовый MLOps: Docker, CI/CD, версионирование экспериментов\n Базы данных: Знаете основы SQL и можете самостоятельно получить нужные данные\n Технологический стек\n Язык: Python\n Библиотеки: NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers\n LLM-фреймворки: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack\n RL-фреймворки: RLlib, Stable Baselines3 и др.\n Инструменты: Git, Docker, Kubernetes, MLflow, Prometheus, Grafana, SQL\n Вычисления: собственный GPU-кластер\n Не обязательно знать всё - важно, чтобы часть стека была вам знакома, а остальное вы были готовы освоить.\n Будет преимуществом\n Знания в нефтегазовой отрасли (разработка месторождений, геология)\n Опыт применения Reinforcement Learning для решения прикладных задач \n Опыт работы с Kubernetes и облачными платформами\n Публикации, выступления, менторство\n Условия: Гибридный формат работы (Невская Ратуша)\n Срочный трудовой договор с последующей пролонгацией;\n Возможность быстрого роста для результативных специалистов;\n Достойную твоего профессионального уровня заработную плату, годовую премию по результатам деятельности, дополнительную материальную мотивацию за особые достижения;\n Интенсивное обучение на практике, доступ к образовательному контенту\n ДМС и страхование жизни.","description_format":"text","description_chars":2978,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-23T12:58:50Z"}],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":0,"expected_fill_days":11,"reasons":["conf:6","win:early","comp:brand"],"computed_at":"2026-09-23T19:33:44Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/gazprom-neft-data-scientist","json_url":"https://alion.io/job/gazprom-neft-data-scientist.json","meta":{"generated_at":"2026-09-23T19:33:44Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers"}}