Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных. Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов...
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании.
Описание вакансии
НЛМК-ИТ и НЛМК-Связь— обеспечивают потребности предприятий Группы НЛМК в развитии информационных технологий. В спектр услуг входят: реализация ИТ-проектов, поддержка и развитие бизнес-приложений, ИТ-инфраструктуры и систем связи. Численность сотрудников ИТ превышает 800 человек.
Чем предстоит заниматься:
Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных;
Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов на месте;
Формализация производственных задач в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
Сбор, выгрузка, очистка и консолидация данных из производственных и корпоративных информационных систем;
Анализ данных технологических процессов, поиск закономерностей, факторов влияния и причин отклонений;
Разработка, обучение и валидация ML-моделей для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
Разработка и внедрение CV-решений;
Подготовка датасетов, разметка данных, организация процессов сбора и актуализации обучающих выборок;
Проверка гипотез, проведение пилотных проектов и оценка экономического эффекта;
Визуализация результатов анализа, подготовка отчетов и рекомендаций для производственных подразделений;
Взаимодействие с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами.
Для нас важно:
Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML:
Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision;
Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами;
Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение;
Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками;
Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать “в поле”, а не только за компьютером;
Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике;
Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет существенным преимуществом.
Технические компетенции
Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV;
Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения;
Опыт построения CV-моделей;
Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы, систем АСУ ТП);
Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой;
Применение LLM в разработке решений.
Отраслевые и прикладные знания
Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов, надежность оборудования;
Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели;
Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, снижение брака, снижение простоев, рост производительности, снижение расхода ресурсов.
Работа в группе НЛМК - это:
ДМС, включая стоматологию;
Страхование жизни и страховка для путешественников;
Корпоративная мобильная связь;
Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
Возможность обучения за счет работодателя;
Активная корпоративная жизнь;
Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
Бесплатный доступ к электронной библиотеке.
Вакансия опубликована 24 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Data Scientist»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Группа НЛМК – международная металлургическая компания. Мы создаем продукт, без которого невозможно представить современную жизнь. Сталь Группы НЛМК востребована в ключевых отраслях экономики: от строительства, автомобилестроения и энергетики, до медицины и производства бытовой техники.
Мы разрабатываем и применяем современные технологии, инвестируем в технологическое развитие, чтобы создавать про…
Писать production код и выводить его в ПРОМ. Улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для...
Алгоритмическая модерация контента: detection, segmentation, classification изображений. Извлечение ключевой информации (KIE) из объявлений. Feature engineering и стандартизация товарных данных.
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября
Разработка AI-агентов. Создание архитектуры агентной системы с нуля. Создание RAG-систем. Вывод и сопровождение решений. Презентация результатов бизнес-заказчикам.
Анализ данных и разработка решений с использованием машинного обучения в промышленности. Полный цикл разработки от сбора данных и тренировки моделей...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября
Разрабатывать AI-агентов: от архитектуры и MVP до промышленной эксплуатации. Создавать RAG-системы, включая подготовку данных, гибридный поиск и реранжирование.
Ремонт основного и вспомогательного оборудования. Чтение гидравлических схем и чертежей. Демонтаж/ монтаж и ремонт гидроцилиндров. Работы с насосами и гидромоторами.