Руководитель R&D-программы: разработка реагентов флотации с применением ИИ

Чем предстоит заниматься:
Формирование команды (химики-обогатители, вычислительный химик, ML-инженер, инженер данных) и построение цикла «проектирование–синтез–испытание–обучение». Запуск структурирования исторических данных испытаний в единую базу и определение целевой функции (многокритериальное извлечение/селективность Ni, Cu, МПГ). Внедрение методов оптимизации рецептур и режимов (байесовская оптимизация / активное обучение) и получение измеримых улучшений на действующих переделах. Закладка вычислительного трека (QSPR/QSAR, DFT-моделирование адсорбции на сульфидах) под дизайн новых реагентов. Организация взаимодействия с флотационной лабораторией, аналитикой и заводскими технологами; управление внешними партнёрами (академические группы, контрактный синтез). Обеспечение режима конфиденциальности и защиты создаваемой технологии (коммерческая тайна / патенты по ситуации).

Наши ожидания:
Образование и научная глубина:
✓ Высшее химическое / химико-технологическое образование; учёная степень (к.х.н./PhD и выше) в области физической/коллоидной химии, химии поверхности, химической технологии, обогащения полезных ископаемых или материаловедения.
✓ Глубокое понимание химии поверхностно-активных веществ и адсорбции на границе раздела фаз (желательно — флотационных реагентов и обогащения сульфидных руд).
Настоящая ML-грамотность:
✓ Практический опыт применения машинного обучения к химическим/материаловедческим задачам: QSPR/QSAR, предсказание свойств, байесовская оптимизация/планирование эксперимента, работа с малыми и шумными экспериментальными выборками.
✓ Понимание вычислительной химии (DFT / молекулярное моделирование) хотя бы на уровне заказчика-постановщика; способность оценивать, что моделируемо, а что нет.
✓ Свободно читает ML-литературу, ставит задачи ML-инженерам и критически оценивает их результаты (не обязательно кодит продакшн сам).
Лидерство и результат:
✓ Опыт руководства R&D-проектами/командами и доведения разработки до практического результата (внедрение, пилот, продукт), а не только публикаций.
✓ Опыт работы на стыке дисциплин и управления смешанными командами (учёные + инженеры + данные).
Будет преимуществом:
Опыт именно во флотации / обогащении сульфидных Cu-Ni-МПГ руд. Публикации или код на стыке эксперимента и ML (вклад в RDKit / DeepChem / pymatgen / открытые датасеты). Опыт построения / работы с self-driving lab или высокопроизводительным скринингом. Опыт запуска R&D-функции «с нуля»; опыт в горно-металлургической или химической индустрии. Понимание вопросов ИС для химических изобретений (патент/коммерческая тайна).

Мы предлагаем:
Работа в крупнейшей в отрасли компании. Бессрочный трудовой договор. Уровень дохода обсуждается в процессе знакомства и взаимной заинтересованности.