Технологический стек: Python, sqlalchemy, scikit-learn, pandas, mathplotlib, opcua
Описание прототипа:
Имеется прототип аналитического сервиса в области промышленного интернета вещей (IIoT). Задачей сервиса является:
- опрос базы данных SCADA-системы;
- забор данных по энергопотреблению нескольких экземпляров производственного оборудования;
- подготовка данных, обогащение данных и разметка данных с помощью обученной модели по состояниям (в работе, простой, отключено);
- публикация данных о текущем состоянии оборудования в собственном OPC UA сервере (брокере);
- публикация суточных аналитических отчетов (доля нахождения в различных состояниях по каждой установке) в csv-формате в сетевую шару.
Задачи:
- Выполнить ревью и рефакторинг кода сервиса для повышения читаемости, стабильности и производительности;
- Добавить обработку шума в данных;
- Добавить логгирование состояния сервиса для отлеживания состояния сервиса и отслеживания внутренних ошибок;
- Добавить обработку стандартных исключений (сбитая кодировка, ошибка в данных и т.п.);
- Реализовать работу сервиса в виде службы Windows;
- Добавить запись данных о состоянии оборудования в СУБД (mySQL/Postgree);
- Выполнение экспорта данных в excel-форматет(xlsx).
Требования:
- Наличие опыта разработки проектов на scikit-learn в проектах про ML
- Готовность делать проект под NDA.
- Готовность к долгосрочному сотрудничеству, т.к. на доработку сервиса есть регулярные задачи.
- (опционально) навыки асинхронного программирования, т.к. необходимость оптимизировать скорость исполнения кода в скором времени появится.
