Data scientist — удалённая работа в Москве

Тестирование, разработка с нуля, настройка. Разработка распределенной системы мониторинга промышленного оборудования на базе автономных IoT-нод. Работа с временными рядами в условиях высокой зашумленности. Стек датчиков (Input Data): 6-осевой инерциальный модуль (High-frequency IMU). Токовые трансформаторы (AC/DC Current monitoring). Климатические параметры (Temp/Humidity). Ключевые задачи: Анализ сигнатур движения: Разработка алгоритмов сегментации циклов работы оборудования на основе данных акселерометра и гироскопа (Kalman filtering, Madgwick). Частотный анализ и дефектоскопия: Выделение признаков износа механических узлов через FFT/STFT-преобразования виброакустических паттернов. Профилирование энергопотребления: Детекция аномалий в пусковых и рабочих токах двигателя для прогнозирования электрических неисправностей. Environment Correction: Построение регрессионных моделей влияния микроклимата на износ компонентов системы. Edge AI Implementation: Оптимизация классификаторов для исполнения на микроконтроллерах с ограниченными ресурсами (TinyML). Технические требования: Опыт работы с DSP (цифровая обработка сигналов) и Anomaly Detection. Python (NumPy, SciPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). Понимание физики процессов в электромеханических системах.