Инженер-аналитик по разработке месторождений
19 мая 2026
- Регион вакансии
- Санкт-Петербург
- Работодатель
- ООО «Газпром ВНИИГАЗ»
- Место работы
- Санкт-Петербург
Описание вакансии
- Консолидация, верификация и валидация поступающей геолого-промысловой информации по месторождениям углеводородного сырья (УВС);
- Анализ и обобщение исходных данных с целью предоставления заключений и рекомендаций относительно объектов разработки;
- Анализ результатов расчетов прогнозных технологических показателей, формирование замечаний и предложений по корректировке прогнозных профилей добычи;
- Формирование предложений по оптимальному распределению объемов добычи УВС в разрезе объектов разработки, наземной инфраструктуры транспорта и подготовки сырья, а также региональной принадлежности;
- Формирование предложений по оптимизации сроков ввода производственных мощностей, оказывающих влияние на объемы добычи УВС, с учетом лимитов финансирования и обеспечения выполнения плановых показателей;
- Оценка и сравнительный анализ технологических показателей разработки месторождений УВС;
- Оценка технологической эффективности в динамике от реализации производственных мощностей и ГТМ при планировании добычи УВС;
- Подготовка аналитических отчетов, презентаций;
- Опыт создания дашбордов на основе BI-платформы, а также обработки информации для загрузки в базу данных с использованием запросов SQL.
Требования
- Высшее профильное образование по направлениям: «Нефтегазовое дело», «Эксплуатация оборудования подземных хранилищ газа», «Специалист по управлению балансами и поставками газа», «Специалист по добыче нефти, газа и газового конденсата».
- Знание основ физики пласта, геологии, разработки нефтяных и газовых месторождений.
- Необходимо обладать знаниями и навыками применения в работе: Авторский надзор; Проектно-техническая документация (ЦКР Роснедр по УВС); Правила разработки месторождений УВС; Классификация запасов УВС; Правила подготовки технических проектов разработки УВС.
- Будет преимуществом обладание навыками: PostgreSQL; Tnavigator или Eclipse, Tempest; BI-платофрмы; Python
- Наличие производственного опыта приветствуется.