АО "ГСП Инжиниринг" - современная инжиниринговая компания, 59 лет профессиональной деятельности, более 800 высококвалифицированных сотрудников. Реализует проекты цифрового проектирования и сопровождения строительства, технического сопровождения эксплуатации для промышленных объектов нефтегазовой отрасли.
Обязанности:
- Проектирование систем противодымной защиты (систем дымоудаления) в т.ч. высотных административных зданий, разработка технических решений;
-
распределение работы в группе, проверка разработанных чертежей, выдача заданий и проверка (согласование) смежных разделов, снятие замечаний экспертизы, снятие замечаний МЧС;
- авторский надзор;
- контроль проведения аэродинамических испытаний.
- высшее профессиональное образование по профилю деятельности;
- опыт работы не менее 10 лет,
- опыт выполнения авторского надзора,
- отличное знание нормативно-правовой базы в части проектирования систем дымоудаления;
- AutoCAD, nanoCAD, Revit, MS Office.
Условия:
- работа на объекте: "Строительство многофункционального комплекса в г. Минске в границах ул. Филимонова-просп. Независимости-ул. Макаенка"
- оформление по ТК РБ;
- офис в г. Минск;
- график работы пятидневка (суббота, воскресенье - выходной);
- рабочий день с 8.30 до 17.45, в пятницу до 16.30;
- заработную плату обсуждаем индивидуально на собеседовании
Похожие вакансии
Высшее образование. Наличие допуска к работе со сведениями, составляющими государственную тайну, по форме 3. Наличие действующего удостоверения о повышении квалификации...
Высшее техническое образование. Опыт работы в органах внешнего или внутреннего финансового контроля: КСП, КРО/КРУ, финансовые органы, Счетная палата, либо...
Высшее, среднее специальное образование (в области дело- и архивного производства, юридическое, экономическое, менеджмент, риск-менеджмент ). Опыт работы в области делопроизводства...
Опыт работы со схожими задачами от пяти лет. Опыт на позиции ведущего дизайнера от двух лет. Опыт практического применения современные...
Опыт разработки и внедрения ML/LLM решений в production. Понимание архитектуры ML-систем (data → model → serving). Уверенное знание Python.