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:

1. Выполнить ревью и рефакторинг кода сервиса для повышения читаемости, стабильности и производительности;
2. Добавить обработку шума в данных;
3. Добавить логгирование состояния сервиса для отлеживания состояния сервиса и отслеживания внутренних ошибок;
4. Добавить обработку стандартных исключений (сбитая кодировка, ошибка в данных и т.п.);
5. Реализовать работу сервиса в виде службы Windows;
6. Добавить запись данных о состоянии оборудования в СУБД (mySQL/Postgree);
7. Выполнение экспорта данных в excel-форматет(xlsx).

Требования:

1. Наличие опыта разработки проектов на scikit-learn в проектах про ML
2. Готовность делать проект под NDA.
3. Готовность к долгосрочному сотрудничеству, т.к. на доработку сервиса есть регулярные задачи.
4. (опционально) навыки асинхронного программирования, т.к. необходимость оптимизировать скорость исполнения кода в скором времени появится.