ЦКТ

Стажер в группу инженерного консалтинга и моделирования

Не указана
  • Москва
  • От 1 года до 3 лет
  • Python
  • Аналитическое мышление
  • Математическое моделирование
  • Математическое программирование
  • MATLAB
  • Linux
  • Аналитические исследования
  • Научные исследования
  • Технологии химической промышленности
  • Технологии металлургии
  • Технологии энергетической промышленности
  • Hysys
  • Hysys process simulation
  • Английский — B1 — Средний

Представьте, что вы не просто пишете код или считаете дифуры, а создаёте «цифровые лёгкие» для промышленного предприятия.

Ваша работа позволит заводам видеть свои выбросы в реальном времени без дорогих газоанализаторов, предсказывать аварийные ситуации за часы до их возникновения и снижать нагрузку на окружающую среду, не останавливая производство.

Вы будете строить математические модели, которые превращают сырые данные с датчиков температуры, давления и состава сырья в точные прогнозы того, сколько оксидов азота, серы или CO₂ попадет в атмосферу через 10 минут, час или смену.

А потом — соберёте из этих моделей единую расчётную систему, которую можно внедрить на реальном нефтехимическом комбинате или ТЭЦ.

Это не стажировка «подай-принеси». Это шанс ещё до выпуска получить опыт разработки промышленного софта, который уже работает на многих предприятиях России.

Локация: Москва / Санкт-Петербург / гибрид (возможна полная удалёнка)
Стажировка: полный день (график адаптируется под диплом и экзамены)
Длительность: 3–6 месяцев + возможность дальнейшего трудоустройства
Стипендия: по итогам собеседования (конкурентный уровень для стажёров)

О компании

«Цифровые Корпоративные Технологии» (ЦКТ) — ведущий российский подрядчик в области цифровизации промышленности, правопреемник R&D-департамента Siemens в РФ. Мы создаём высоконагруженные системы мониторинга, цифровые двойники и AI-решения для Норильского Никеля, СИБУРа, ЦЕРНа, Арамко.

Наши продукты:

  • Axioma — система предиктивного мониторинга эмиссий (выбросов загрязняющих веществ), которая заменяет физические газоанализаторы математическими моделями.
  • Платформа предиктивной диагностики — построение цифровых двойников оборудования и технологических процессов.

Чем предстоит заниматься (под руководством наставника-эксперта)

  • Разрабатывать и тестировать прототипы математических моделей физико-химических процессов (тепло- и массоперенос, кинетика реакций) на Python (NumPy/SciPy/Pandas).
  • Участвовать в сборке единой расчётной системы из отдельных модулей (например, гидродинамика + химический реактор).
  • Писать инженерные расчётные коды на Python или с помощью открытого софта, а также проводить верификацию по экспериментальным данным.
  • Настраивать взаимодействие между расчётными блоками и отлаживать межмодульные интерфейсы.
  • Готовить отчёты и документацию по разработанным моделям для инженеров-технологов.

Кто нам нужен

Аспирант / Студент выпускного курса (магистратура / специалитет) или выпускник по одному из направлений:

  • прикладная математика и физика,
  • химическая технология / химическая физика,
  • процессы и аппараты химической промышленности,
  • авиа- или двигателестроение (системы управления с сильной физмат-подготовкой),
  • вычислительная механика и программирование,
  • метрология, стандартизация и сертификация (с интересом к ИТ),
  • инженерная защита окружающей среды (с уклоном в приборный учёт выбросов).

Базовые требования:

  • Средний балл диплома / зачётной книжки — не ниже 4.5.
  • Уверенное владение Python (NumPy, SciPy, Pandas) — хотя бы на уровне учебных проектов.
  • Понимание основ C++ или Fortran (готовность быстро доучить).
  • Знание хотя бы одной системы моделирования: MATLAB/Simulink, OpenModelica, DWSIM, Amesim (даже в рамках курсовых).
  • Технический английский (читать документацию и статьи).
  • Желание разбираться в физике процессов — не бояться дифуров, гидродинамики, теплопереноса, химической кинетики.

Будет преимуществом:

  • Участие в научных конференциях, публикации (включая тезисы).
  • Опыт работы с Linux.
  • Базовые знания АСУ ТП или SCADA.
  • Интерес к Physics-informed Machine Learning.
  • Навыки работы с реальными измерительными данными (поиск выбросов, дрейфов, шумов).

Мы ожидаем от стажёра

  • Аналитического склада ума и инженерного подхода: от математической постановки до отладки кода.
  • Инициативности — готовности предлагать, как связать разрозненные модели.
  • Командности — обсуждать расчёты с технологами и программистами.

Мы предлагаем

  1. Погружение в реальные промышленные проекты.
  2. Наставничество от ведущих экспертов в области промышленных цифровых двойников.
  3. Офисный, гибридный или полностью удалённый формат (командировки на объекты — по желанию).
  4. Гибкий график на время сессии / диплома.
  5. Высокий шанс перехода в постоянную позицию младшего инженера-исследователя.

Как попасть на стажировку

  1. Проверьте средний балл — от 4.5 (В отклике просьба указывать средний бал, заявки без указания среднего бала будут автоматически отсеиваться).
  2. Отправьте CV с перечислением учебных проектов по моделированию или инженерным расчётам (курсовые, диплом, научная работа).
  3. Пройдите скрининг.
  4. Пройдите техническое интервью (Python + физическая задача — например, упрощённая модель нагрева реактора).
  5. Пройдите финальное собеседование с руководителем направления и техническим директором (обсуждение опыта и научных интересов).

Дедлайн подачи заявок: до 22 июня 2026 года.
Старт стажировки: июль–сентябрь 2026 (возможно согласование индивидуально).