| Образование (высшее, специальность/ квалификация) | Высшее (или послевузовское) профессиональное образование по соответствующему профилю деятельности, наличие степени магистра, ученой степени доктора или кандидата наук, наличие научных трудов, по соответствующему профилю должности (желательно) |
| Стаж работы в профессиональной сфере | не менее 6 лет, не менее 3 лет желательно по профилю в национальных и/или международных компаниях и/или областях, соответствующих функциональным направлениям должности. |
| Стаж работы по профилю в национальных и/или международных компаниях и/или областях, соответствующих функциональным направлениям | |
| Стаж работы на руководящих должностях | не требуется |
| - Основы автоматизации (SCADA, DCS, датчики, исполнительные механизмы, сигналы) - Промышленные протоколы (OPC, Modbus, Profibus и др.) - Архитектура систем хранения и обработки данных (SQL, ETL, хранилища данных, Data Lake) - Методы анализа данных (статистика, машинное обучение, визуализация) - Языки программирования (Python (особенно pandas, scikit-learn, NumPy), R (дополнительно), SQL) - BI-инструменты (Superset приоритетен) - Основы информационной безопасности данных (особенно в производственной среде) - Знание предметной области (добыча нефти и газа, энергетика) - Технологии добычи нефти и газа (скважины, насосное оборудование, фонтанная арматура) - Базы данных (SQL, NoSQL) - ETL-процессы, шины данных; - Excel (продвинутый уровень) - Принципы интеграции операционных и информационных систем |
|
| - Навыки постановки и решения задач автоматизации и цифровизации; - Умение работать в проектных командах по цифровизации, автоматизации, внедрению интеллектуальных систем; - Умение подключаться к SCADA, PI System, DCS для извлечения данных; - Расчет производных параметров (мат баланс, дебит, накопленная добыча, энергетические показатели) - Разработка скриптов для анализа и обработки больших данных; - Работа с большими объемами (Big Data — Hadoop, Spark — желательно) - Умение строить UML/DFD/ER-диаграммы для описания потоков данных; - Подготавливает отчет для технических совещаний и аудита; |
|
| Разрабатывает метод сбора данных с оборудования, систем управления, сенсоров (SCADA, DCS, MES, ERP и др.) Осуществляет верификацию данных из автоматизированных систем, поиск и устранение аномалий, выбросов, пропусков, ошибок, выбросов; Моделирует производственный или технологический процесс, выявлять узкие места; Подготавливает автоматизированный аналитический отчёт, дашборд для операторов, инженеров, руководства по курируемым проектам; Выявляет возможности для оптимизации автоматизированных процессов на основе анализа данных; Участвует в разработке, внедрении и сопровождении внедрения проектов цифрового двойника, предиктивного обслуживания, интеллектуального месторождения и др.; Осуществляет интеграцию данных из SCADA, DCS, PLC, PI-систем, MES; Осуществляет контроль полноты и качества данных |
|
| нет | |
| нет | |
Справка: * Информация о потребности редких специалистов, и сложность вакансии. ** Информация об освобождаемой позиции (при расторжении трудового договора с работником, изменении организационной структуры, в случаях учебного отпуска, отпуска по беременности и родам, отпуска без сохранения заработной платы (длительный отпуск), выхода на пенсию работника, достигшего пенсионного возраста и т.д.). |
|