North Side

Инженер-программист C++/Qt Обязанности Проектирование, разработка и сопровождение настольных приложений с использованием современного C++ и фреймворка Qt. Оптимизация производительности и скорости отклика приложений. Взаимодействие с аналитиками данных, инженерами-программистами и руководителями проектов на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения. Требования и квалификация Опыт коммерческой разработки настольных приложений от 5 лет. Глубокое понимание принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), современного C++ (17/20), алгоритмов STL, RAII и умных указателей. Опыт работы с Qt Widgets, пользовательской отрисовкой (Custom Painting), архитектурой Model/View и многопоточностью. Навыки оптимизации кэширования, асинхронной загрузки данных и обеспечения высокой отзывчивости пользовательского интерфейса. Опыт работы с большими объёмами данных — от 1 ГБ, а также с визуализацией научных и инженерных данных. Владение инструментами контроля версий, ревью и сборки/интеграции кода: Git, CMake. Умение работать самостоятельно, брать на себя ответственность и проявлять инициативу, сохраняя эффективное взаимодействие с командой. Навыки в области криптографии, безопасной генерации ключей и лицензирования программного обеспечения. Английский язык на уровне, достаточном для письменного и устного общения в международной команде. Будет преимуществом Навыки в области криптографии, безопасной генерации ключей и лицензирования программного обеспечения. Понимание концепций машинного обучения и опыт интеграции ML-фреймворков и библиотек, особенно имеющих интерфейс для C++. Опыт программирования на Python. Опыт работы в нефтегазовой отрасли. Мы предлагаем Удалённый или гибридный формат работы. График работы 5/2. Возможность командировок при производственной необходимости. Стек разработки Qt 6.8, C++17/20, Python, Git, CMake, JSON.

North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных. Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики. Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных. Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов) Требуемые навыки и опыт Основные навыки AI / Machine Learning Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы) Обработка сигналов Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP) Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets) Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков Разработка ПО на C ++ / Qt Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20) Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности Интеграция и развертывание ML Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++ Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем Инженерия данных и валидация Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям Инженерное мышление (обязательно) Сильное аналитическое и системное мышление Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу Желательно / будет сильным преимуществом Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux) Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур Направляйте ваше резюме

North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных. Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики. Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных. Наш сайт: https://northsidetools.com Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов) Требуемые навыки и опыт Основные навыки AI / Machine Learning Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы) Обработка сигналов Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP) Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets) Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков Разработка ПО на C ++ / Qt Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20) Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности Интеграция и развертывание ML Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++ Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем Инженерия данных и валидация Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям Инженерное мышление (обязательно) Сильное аналитическое и системное мышление Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу Желательно / будет сильным преимуществом Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux) Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур Направляйте ваше резюме на jobs @north -side .com

North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных. Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики. Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных. Наш сайт: https://northsidetools.com Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов) Требуемые навыки и опыт Основные навыки AI / Machine Learning Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы) Обработка сигналов Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP) Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets) Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков Разработка ПО на C ++ / Qt Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20) Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности Интеграция и развертывание ML Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++ Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем Инженерия данных и валидация Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям Инженерное мышление (обязательно) Сильное аналитическое и системное мышление Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу Желательно / будет сильным преимуществом Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux) Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур Направляйте ваше резюме на jobs @north -side .com

North Side Group — международная нефтесервисная компания, специализирующаяся на разработке и применении передовых технологий для промыслово-геофизических исследований, диагностики скважин и интерпретации данных. Мы объединяем собственные геофизические приборы, полевые сервисы и in-house software development, создавая комплексные решения для production logging, well integrity, spectral noise logging, temperature modeling, EM corrosion evaluation и других направлений скважинной диагностики. Сейчас мы развиваем собственную геофизическую программную платформу для обработки, визуализации и интерпретации промысловых данных. В рамках этого проекта мы усиливаем команду и ищем AI / Machine Learning Engineer, который поможет интегрировать ML-подходы в промышленный C++ / Qt software для анализа сложных скважинных сигналов и инженерных данных. Наш сайт: https://northsidetools.com Вакансия: AI / Machine Learning Engineer (C++ / Qt, интерпретация промышленных сигналов) Требуемые навыки и опыт Основные навыки AI / Machine Learning Сильный прикладной опыт работы с алгоритмами Machine Learning для реальных инженерных задач Практический опыт в классификации, регрессии, кластеризации и обнаружении аномалий Уверенное понимание моделирования временных рядов и поведения нестационарных сигналов Опыт разработки интерпретируемых ML-моделей для поддержки принятия инженерных решений Умение комбинировать физические модели с ML-моделями (гибридные подходы) Обработка сигналов Сильная база в области цифровой обработки сигналов (DSP) Практический опыт спектрального анализа (FFT, STFT, wavelets) Понимание акустических, вибрационных, электромагнитных (EM) и температурных сигналов Опыт разделения перекрывающихся физических эффектов в зашумленных данных Предварительная обработка сигналов: фильтрация, нормализация, шумоподавление, извлечение признаков Разработка ПО на C ++ / Qt Сильный профессиональный опыт разработки на C++ (современные стандарты C++17/C++20) Опыт разработки настольного инженерного программного обеспечения с использованием Qt Умение интегрировать ML-модели напрямую в C++ приложения Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями, управлением памятью и многопоточностью Понимание численной устойчивости и оптимизации производительности Интеграция и развертывание ML Опыт развертывания ML-моделей вне Python notebooks Умение конвертировать или повторно реализовывать модели из Python в C++ Опыт работы с ONNX / TensorRT / C++ inference frameworks будет преимуществом Понимание версионирования моделей, валидации и регрессионного тестирования Умение проектировать модульные ML-компоненты внутри крупных C++ систем Инженерия данных и валидация Опыт работы с большими объемами сенсорных данных и данных каротажа Умение проектировать надежные пайплайны обучения и валидации Понимание вопросов качества данных, выбросов и пропущенных данных Опыт проверки результатов ML на соответствие физической реальности и инженерным ограничениям Инженерное мышление (обязательно) Сильное аналитическое и системное мышление Умение переводить физические процессы в математическую и алгоритмическую форму Ориентация на надежность, детерминированность и объяснимость решений Опыт работы с неполными, несовершенными и противоречивыми промышленными данными Готовность взаимодействовать с геофизиками и инженерами по каротажу Желательно / будет сильным преимуществом Опыт в нефтегазовой отрасли, скважинном каротаже или промыслово-геофизических исследованиях Опыт работы с данными спектрального шумомера или электромагнитными данными коррозионного контроля Образование или сильная база в физике, прикладной математике или обработке сигналов Опыт работы с CMake и кроссплатформенной сборкой (Windows/Linux) Знание GPU-ускорения (CUDA) для обработки сигналов или ML Опыт построения plugin-based или модульных C++ архитектур Направляйте ваше резюме на jobs @north -side .com