RPQI: ML & Dataflow — современная геофизика

ML & Dataflow для геофизики

RPQI — лаборатория, которая объединяет методы рок-физики, сейсмической интерпретации и машинного обучения для решения комплексных задач геонаук. Мы работаем на стыке современного анализа данных и классических физических подходов, чтобы не просто ускорять процессы, а давать осмысленный результат интерпретации даже в самых “шумных” и неоднозначных ситуациях.
В фокусе — построение “честных” датафлоу: от осторожного обращения с сырыми полевыми данными, их качественной очистки и структурирования, — до создания воспроизводимых ML‑пайплайнов и переводов прогноза в язык физики и геологии. Для нас важно, чтобы каждый шаг — от загрузки источника до глубокой интерпретации — был прозрачен, воспроизводим и всегда опирался не только на цифру, но и на физический смысл.
RPQI — для тех, кто хочет получать от данных не просто яркие картинки, а работающие модели геологической среды и уверенность в каждом выводе.

Чем я могу быть полезен

• ML для сейсмики и каротажа: от подбора признаков до моделей и QC.
• Rock Physics & QI: объединяю данные скважин и сейсмики, строю физику, а не только волшебство.
• Dataflow и автоматизация: ставлю целый процесс — от импорта до дашборда.
• Инструменты: Telegram‑боты и мини‑сервисы, которые реально ускоряют работу команды интерпретаторов.
• RAG и LLM‑решения: внедряю Retrieval‑Augmented Generation и языковые модели для поиска знаний и поддержки геонаучных задач.
• Функциональные агенты: AI‑ассистенты для геонаук, интеграции сервисов и автоматизации инженерных сценариев.

Технологии

• Python · Fortran · R
• PyTorch · FastAPI · Docker
• Linux · Windows · Android
• Perplexity · DeepSeek · Ollama
• Git · SEG‑Y / LAS / HDF5

Про меня

Давай соберём твой пайплайн

Напиши пару строк о задаче — обсудим формат, данные и следующий шаг.