Andmeteaduse praktikant (3 kuud) – pilvepõhised automatiseeritud töövood analüüsimiseks
Ühendkuningriik || 1190 Päevad Tagasi
Ühendkuningriik
Kirjeldus
Ametinimetus:
Andmeteaduse praktikant (3 kuud) – Pilvepõhised automatiseeritud töövood arvsimulaatorite vastuste analüüsimiseks
Meist:
Oleme ülemaailmne tehnoloogiaettevõte, mis juhib energiainnovatsiooni tasakaalustatud planeedi nimel.
SLB-s loome hämmastavat tehnoloogiat, mis avab lukustuse. juurdepääs energiale kõigi hüvanguks. See on meie eesmärk. Uuendajatena on see meie missioon olnud 100 aastat. Me seisame silmitsi maailma suurima tasakaalustava aktiga – kuidas samaaegselt vähendada heitkoguseid ja rahuldada maailma kasvavat energianõudlust. Töötame selle vastuse kallal. Iga päev samm lähemale.
Meie kollektiivne tulevik sõltub fossiilkütuste tööstuse dekarboniseerimisest ja uue energiamaastiku uuendamisest. See on see, mis meid juhib. Inimeste ja planeedi edusammude tagamine teekonnal nulli ja kaugemale. Tasakaalustatud planeedi jaoks.
Asukoht:
Abingdon, Ühendkuningriik
Töö kokkuvõte:
Numbriline simulatsioon jääb ainsaks usaldusväärseks meetodiks süsteemi tulevase oleku ennustamiseks – olgu selleks ilm, vedelikuvool, Marsile maandumine või füüsikapõhised realistlikud mängud. Mahutisimulaatorit kasutatakse vedeliku voolu modelleerimiseks poorses keskkonnas mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas süsiniku kogumiseks ja säilitamiseks ning geotermiliste energiasüsteemide jaoks. Arvsimulaatori osade asendamiseks kasutatakse erinevaid masinõpperakendusi, et muuta need täpsemaks ja kiiremaks. Nende ML-mudelite erinevate sisendite ja vastuste kvaliteedikontroll on töövoo õnnestumiseks ülioluline ja võib mõnikord olla väga aeganõudev. Pilvepõhised automatiseeritud andmeanalüütika töövood võivad selle kitsaskoha lahendada ja pakkuda uute ML-funktsioonide sujuvat integreerimist erinevatesse lõppkasutajate töövoogudesse. Selle praktika käigus õpib kandidaat, kuidas kasutada dataiku torujuhtmeid automatiseeritud torujuhtmete seadistamiseks, et kontrollida erinevate ML-mudelite vastuseid ja kasutada pythonit testimisraamistiku koostamiseks. Samuti saavad nad kogemusi erinevate ML-algoritmide kasutamisest kommertsreservuaaride simulatsioonivaldkonnas.
Olulised kohustused ja kohustused:
Osana numbrilisest simulatsioonist meeskonnaga töötate Dataiku ja pythoni abil andmekvaliteedi kontrolli torujuhtmete väljatöötamisega. Kasutate nüüdisaegset kaubanduslikku veehoidla simulaatorit, et testida erinevaid häireid nii füüsilises kui ka numbrilises süsteemis ning luua üksikasjalikke, kuid automatiseeritud aruandeid, kasutades andmeanalüütika tööriistu. Seda töövoogu rakendatakse organisatsioonisiseselt ja seda kasutavad insenerid üle kogu maailma. Töötate ainult Dataiku, Pythoni ja TensorFlow'ga ning saate võimaluse juurutada Azure'i pilves ML-konveierid.
Kvalifikatsioonid:
Eelviimase või viimase aasta üliõpilane, kes õpib bakalaureuseõppes või magistrikraad andmeteaduses, arvutiteaduses või sellega seotud valdkonnas.
Pädevused:
Nõutavad oskused:
-
Andmeteaduse praktikant (3 kuud) – Pilvepõhised automatiseeritud töövood arvsimulaatorite vastuste analüüsimiseks
Meist:
Oleme ülemaailmne tehnoloogiaettevõte, mis juhib energiainnovatsiooni tasakaalustatud planeedi nimel.
SLB-s loome hämmastavat tehnoloogiat, mis avab lukustuse. juurdepääs energiale kõigi hüvanguks. See on meie eesmärk. Uuendajatena on see meie missioon olnud 100 aastat. Me seisame silmitsi maailma suurima tasakaalustava aktiga – kuidas samaaegselt vähendada heitkoguseid ja rahuldada maailma kasvavat energianõudlust. Töötame selle vastuse kallal. Iga päev samm lähemale.
Meie kollektiivne tulevik sõltub fossiilkütuste tööstuse dekarboniseerimisest ja uue energiamaastiku uuendamisest. See on see, mis meid juhib. Inimeste ja planeedi edusammude tagamine teekonnal nulli ja kaugemale. Tasakaalustatud planeedi jaoks.
Asukoht:
Abingdon, Ühendkuningriik
Töö kokkuvõte:
Numbriline simulatsioon jääb ainsaks usaldusväärseks meetodiks süsteemi tulevase oleku ennustamiseks – olgu selleks ilm, vedelikuvool, Marsile maandumine või füüsikapõhised realistlikud mängud. Mahutisimulaatorit kasutatakse vedeliku voolu modelleerimiseks poorses keskkonnas mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas süsiniku kogumiseks ja säilitamiseks ning geotermiliste energiasüsteemide jaoks. Arvsimulaatori osade asendamiseks kasutatakse erinevaid masinõpperakendusi, et muuta need täpsemaks ja kiiremaks. Nende ML-mudelite erinevate sisendite ja vastuste kvaliteedikontroll on töövoo õnnestumiseks ülioluline ja võib mõnikord olla väga aeganõudev. Pilvepõhised automatiseeritud andmeanalüütika töövood võivad selle kitsaskoha lahendada ja pakkuda uute ML-funktsioonide sujuvat integreerimist erinevatesse lõppkasutajate töövoogudesse. Selle praktika käigus õpib kandidaat, kuidas kasutada dataiku torujuhtmeid automatiseeritud torujuhtmete seadistamiseks, et kontrollida erinevate ML-mudelite vastuseid ja kasutada pythonit testimisraamistiku koostamiseks. Samuti saavad nad kogemusi erinevate ML-algoritmide kasutamisest kommertsreservuaaride simulatsioonivaldkonnas.
Olulised kohustused ja kohustused:
Osana numbrilisest simulatsioonist meeskonnaga töötate Dataiku ja pythoni abil andmekvaliteedi kontrolli torujuhtmete väljatöötamisega. Kasutate nüüdisaegset kaubanduslikku veehoidla simulaatorit, et testida erinevaid häireid nii füüsilises kui ka numbrilises süsteemis ning luua üksikasjalikke, kuid automatiseeritud aruandeid, kasutades andmeanalüütika tööriistu. Seda töövoogu rakendatakse organisatsioonisiseselt ja seda kasutavad insenerid üle kogu maailma. Töötate ainult Dataiku, Pythoni ja TensorFlow'ga ning saate võimaluse juurutada Azure'i pilves ML-konveierid.
Kvalifikatsioonid:
Eelviimase või viimase aasta üliõpilane, kes õpib bakalaureuseõppes või magistrikraad andmeteaduses, arvutiteaduses või sellega seotud valdkonnas.
Pädevused:
Nõutavad oskused:
-
Kuulutus on aegunud. Sarnaseid reklaame näete allpool
Viimased reklaamid
2021-09-26