ipmash@ipme.ru | +7 (812) 321-47-78
пн-пт 10.00-17.00
Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН ) Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН )

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

Старший научный сотрудник (управление сложными системами )

Тематика исследований: 

1. Оценка показателей надежности и выживаемости по данным, полученным в результате мониторинга эксплуатации реальных систем. Выявление критических уязвимостей с целью повышения надежности и выживаемости сложных систем. Разработка технологии выявления уязвимостей в условиях дефицита данных мониторинга.

2. Исследования и вычислительные эксперименты для решения задачи идентификации скрытых (латентных) уязвимостей и процессов деградации сложных технических и социально-экономических систем. Практическое применение процессно-событийного подхода для прогнозирования возникновения скрытых дефектов или уязвимостей. Проверка гипотезы о проявлении скрытых критических уязвимостей и процессов деградации производственной системы через изменение энтропии параметров системы и выпускаемой продукции;

3. Проактивное управление сложными социально-экономическими системами по критериям риска и безопасности. Разработка моделей для решения задач проактивного управления сложными системами для обеспечения безопасности функционирования сложных технических и социально-экономических систем в рамках концепции Vision Zero. Энтропийные методы анализа сложных социально-экономических систем.

4. Разработка научных основ, расчетные исследования и построение моделей для решения задачи проактивного управления качеством в условиях неполных данных с использованием энтропии параметров системы и внешней среды.

Должностные обязанности: 

Постановка и решение научных задач в области фундаментальных исследований сложных технических и социально-экономических систем. Осуществление научных исследований в области системного анализа, относящейся к указанной тематике исследований.

Формирование планов исследований, участие в экспериментальной работе, обработке результатов вычислительных экспериментов и их публикации в рецензируемых изданиях.

Участие в российских и международных научных конференциях. Рецензирование научных статей.

Решение научных задач в области теории вероятностей, алгебры логики, системного анализа, методов дискретной математики, DataMining, теории графов, методов оптимизации, анализа временных рядов. Построение логико-вероятностных моделей структурно-сложных систем, моделей на основе троичной логики Клини. Выполнение параметрической идентификации моделей по статистическим данным и методом сводных рандомизированных показателей.

Применение энтропийных методов для анализа состояния и прогнозирования развития социально-экономических систем. Применение моделей Изинга для прогнозирования параметров социально-экономических систем.

Организация и проведение научных мероприятий (конференций и семинаров). Организация подготовки специальных выпусков научных изданий по тематике исследований. Организация взаимодействия с высшими учебными заведениями для выполнения совместных исследований и разработок учебных программ и курсов.

Оформление и подача заявок на получение грантов в фондах РНФ, ФЦП, ФПИ, ФСИ, «Сколково» и пр. 

Требования к кандидату:

  • Ученая степень кандидата технических наук, стаж научной работы не менее 20-ти лет.
  • Претендент должен иметь за последние 5 лет не менее 7 научных трудов в рецензируемых изданиях, индексируемых в наукометрических базах Scopus или Web of Science, а также принимать участие в российских или международных научных мероприятиях с публикациями и докладами.
  • Наличие опыта организационной работы, в том числе работы в организационных комитетах международных конференций (не менее 5 лет). Претендент должен состоять в Программных Комитетах конференций.
  • Обязательно владение программными комплексами для расчетов и сценарного логико-вероятностного моделирования АРБИТР, Экспа, Rocs 2, Relex, пакетом для эконометрических расчетов и анализа временных рядов RATS, средой статистического моделирования R.
  • Опыт работы по следующим научным направлениям:
    1) анализ и расчет параметров надежности и безопасности сложных систем;
    2) методы многоэкстремальной многопараметрической оптимизации;
    3) теория множеств;
    4) многозначная логика, нечеткая логика, сети Байеса;
    5) моделирование социально-экономических систем;
    6) экономическая кибернетика;
    7) энтропийные методы моделирования сложных систем;
    8) математические модели финансовых рынков и прогнозирование котировок ценных бумаг.
  • Обязателен опыт работы и навыки редактора научных изданий, входящих в наукометрическую базу SCOPUS.
  • Обязателен опыт преподавательской деятельности на должности доцента в высшем учебном заведении не менее 5-ти лет.
  • Владение английским языком.

Условия:

  1. Должностной оклад: 18 335 рублей в месяц.
  2. Стимулирующие выплаты: в соответствии с локальным нормативным актом «Положение об оплате труда работников».
  3. Условия премирования: высокая результативность работы (вклад в результативность организации).
  4. Трудовой договор: срочный на период до 5 лет;
  5. Ставка: 0,5.

Заявки на конкурс следует подавать на портале «ученые-исследователи.рф». Карточка вакансии на портале ученые-исследователи.рф

Заявки принимаются до 14.02.2024, 14:00

Победитель: Карасев Василий Владимирович

Параметры
Должность Старший научный сотрудник
Отрасль науки Управление сложными системами
Деятельность Проведение исследования. Осуществление научных исследований в области системного анализа.
Трудовые функции Постановка задач исследования научному коллективу.
Трудовая деятельность Осуществлять декомпозицию цели исследования на отдельные задачи. Обобщать результаты, полученные в процессе решения задач исследования.
Подразделение Управление сложными сиcтемами
Дата открытия
Состояние вакансии закрыта
351
Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.