Руководитель направления (Аналитик данных Бурения и ВСР)

Описание

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: Управлять потоком обращений заказчиков – дочерних обществ за информацией из базы данных Бурения и ВСР, ведение реестра запросов. Приоритезировать сроки исполнения, баланс разовых запросов и регулярных продуктов. Проектное управление: декомпозиция задач, планирование, контроль сроков, гибкие методологии (Kanban / Scrum). Подготовка технических заданий для ИТ и взаимодействие с владельцами информационных систем. Разработка методик и регламентов: методики расчета показателей, рейтингов, правила заполнения данных. Работа с заказчиками. Работа с разными уровнями управления: корпоративный центр, дочерние общества, функциональные департаменты (аудит, диспетчерская служба, управление эффективностью). Выявление реальной потребности за формальным запросом. Подготовка материалов для руководства: презентации, аналитические записки, умение кратко донести вывод на основе данных. Аргументированно отстаивать результаты анализа, в том числе неудобные для заказчика. ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА: Высшее техническое образование в нефтегазовой сфере: бурение нефтяных и газовых скважин, разработка месторождений, нефтегазовое дело. Плюсом будет второе высшее или переподготовка по прикладной математике, анализу данных или экономике. Отраслевая экспертиза 5+ лет в бурении и строительстве скважин. Опыт работы в ВИНК или крупной нефтесервисной компании, знание корпоративных систем учета бурения. Опыт в Центре управления бурением (ЦУБ) или Центре мониторинга бурения в реальном времени. Знакомство с ИИ-решениями: LLM, ассистенты, предиктивные модели. Понимание, какие данные и какая зрелость процессов нужны для их внедрения. Опыт оценки экономического эффекта аналитических продуктов. Git и культура воспроизводимого кода. Технический английский для чтения статей (SPE, IADC) и документации. Публикации, выступления на отраслевых конференциях, участие в экспертных сообществах. Знание требований информационной безопасности и порядка доступа к корпоративным данным. Личные качества: Системное и критическое мышление, недоверие к «красивым» цифрам без проверки. Инициатива: умение предлагать аналитику заранее, не дожидаясь запроса. Способность держать в голове одновременно производственный, экономический и технический контекст. Готовность к высокой нагрузке и параллельной работе над несколькими задачами. Умение обучать и объяснять сложное простым языком. Ориентация на результат: внедрение продукта в процесс, а не просто выполненный отчет. Функциональные компетенции: Полный цикл строительства скважин: эксплуатационное бурение, ЗБС, заканчивание, освоение. Понимание ТКРС, КРС и ВСР. Технологии: КНБК, ВЗД и РУС, подбор долот и анализ их отработки; буровые растворы, крепление и цементирование; ННБ и расчет траекторий. Опыт работы на буровой (супервайзер, технолог, инженер по бурению) или в сопровождении бурения в ЦУБ. Классификация и учет НПВ, аварий, осложнений и ГНВП. Умение проводить расследования и отделять причины от последствий. Суточная отчетность и системы мониторинга бурения: суточные рапорты, данные ГТИ, телеметрия, учет проходки и времени по операциям. Ключевые показатели строительства скважин: коммерческая и механическая скорость, ПВ/НПВ, цикл строительства, плановые и фактические сроки, методика расчета KPI. Экономика строительства скважин: сметы, ТЭП, стоимость метра проходки, оценка эффекта от оптимизации конструкций (ОДС) и технологий. Работа с подрядчиками: договорные модели, бенчмаркинг и рейтингование, оценка качества услуг. Понимание связки геологии, траектории и бурения: геологические разрезы, проблемные интервалы, зоны осложнений. Знание нормативной базы: ФНП «Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности», корпоративные регламенты и стандарты на строительство скважин. Опыт проведения ОПИ новых технологий и оценки их результатов. Работа с данными: SQL на продвинутом уровне: сложные соединения, оконные функции, CTE, оптимизация запросов на больших объемах. Опыт работы с корпоративными хранилищами (Greenplum / PostgreSQL, ClickHouse / ADQM) и понимание архитектуры DWH: слои, витрины, справочники, связи сущностей. Умение сводить кросс-функциональные данные (бурение, геология, траектории, экономика) и строить сквозные ключи по скважинам и стволам. Опыт работы с качеством данных: разработка правил заполнения и автоматических проверок; выявление дублей, некорректных глубин и наименований стволов; мониторинг полноты данных. Понимание ETL и процессов загрузки, умение ставить задачи дата-инженерам. BI и визуализация: Опыт создания дашбордов от прототипа до промышленной эксплуатации в Qlik Sense, Pix BI или Power BI. Qlik Sense: скрипты загрузки и модели данных, Set Analysis. Power BI: DAX. Принципы проектирования отчетности: под аудиторию, иерархия метрик, drill-down, автоматические рассылки. Аналитика и Data Science: Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib / plotly) и Jupyter Notebook. Прикладная статистика: описательная статистика, распределения и выбросы, проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ. Методы поиска аналогов: метрики сходства, кластеризация, нормализация показателей. Основы машинного обучения (scikit-learn): постановка задачи, отбор признаков, валидация, интерпретация модели. Опыт разработки алгоритмов на производственных данных, например расчет длительности операций, поиск лучших практик, оценка потенциала сокращения сроков. Умение переводить производственный вопрос в аналитическую задачу и обратно, в понятный инженерам вывод. УСЛОВИЯ: ​​​​​​​Работа в офисе в г. Санкт-Петербург. 5-дневная рабочая неделя. ДМС программа, социальные льготы. Корпоративное обучение и развитие. Перспектива профессионального роста. Бессрочный трудовой договор.