직함:
데이터 과학 인턴(3개월) - 수치 시뮬레이터의 응답을 분석하기 위한 클라우드 기반 자동화 워크플로

회사 소개:
우리는 균형 잡힌 지구를 위한 에너지 혁신을 주도하는 글로벌 기술 회사입니다.

SLB에서 우리는 놀라운 기술을 만들어냅니다. 모두의 이익을 위한 에너지 접근. 그것이 우리의 목적입니다. 혁신가로서 그것은 100년 동안 우리의 사명이었습니다. 우리는 배출량을 줄이는 동시에 세계의 증가하는 에너지 수요를 충족시키는 세계 최고의 균형 조치에 직면해 있습니다. 우리는 그 답을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 매일 한 걸음 더 가까이 다가갑니다.

우리 모두의 미래는 화석 연료 산업의 탈탄소화와 새로운 에너지 환경의 혁신에 달려 있습니다. 그것이 우리를 움직이는 것입니다. 순 제로 및 그 이상을 향한 여정에서 사람과 지구를 위한 진보를 보장합니다. 균형 잡힌 지구를 위해.

위치:
영국 애빙던

작업 요약:
숫자 시뮬레이션은 날씨, 유체 흐름, 화성 착륙 또는 물리 기반의 사실적인 게임 등 시스템의 미래 상태를 예측할 수 있는 유일한 신뢰할 수 있는 방법으로 남아 있습니다. 저수지 시뮬레이터는 탄소 포집 및 저장, 지열 에너지 시스템을 포함한 다양한 응용 분야를 위해 다공성 매질의 유체 흐름을 모델링하는 데 사용됩니다. 다양한 기계 학습 응용 프로그램을 사용하여 수치 시뮬레이터의 일부를 대체하여 더 정확하고 빠르게 만듭니다. 이러한 ML 모델의 다양한 입력 및 응답에 대한 품질 검사는 워크플로우의 성공에 매우 중요하며 때때로 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 클라우드 기반의 자동화된 데이터 분석 워크플로는 이러한 병목 현상을 해결하고 새로운 ML 기능을 다양한 최종 사용자 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 인턴십 기간 동안 지원자는 다양한 ML 모델의 응답을 확인하고 Python을 사용하여 테스트 프레임워크를 구성하기 위해 자동화된 파이프라인을 설정하기 위해 dataiku 파이프라인을 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 상업용 저수지 시뮬레이션 영역에서 다양한 ML 알고리즘을 사용하는 경험을 얻을 것입니다.

필수 책임 및 의무:

수치 시뮬레이션의 일부로 팀에서 Dataiku 및 Python을 사용하여 데이터 품질 관리 파이프라인을 개발하는 작업을 하게 됩니다. 최첨단 상업용 저수지 시뮬레이터를 사용하여 물리적 및 수치 시스템에 대한 다양한 섭동을 테스트하고 데이터 분석 도구를 사용하여 상세하지만 자동화된 보고서를 생성합니다. 이 워크플로는 조직 내부에 배포되며 전 세계 엔지니어가 사용할 것입니다. Dataiku, Python 및 TensorFlow를 독점적으로 사용하고 Azure 클라우드에 ML 파이프라인을 배포할 수 있는 기회를 얻습니다.

자격:
두 번째 또는 최종 학년 학생, 학사를 향해 공부 또는 데이터 과학, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 석사.

역량:
필수 기술:
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