A DISA Technologies, Inc. é uma empresa de ciência e hardware que desenvolve tecnologia de processamento mineral para empresas de mineração e operadores de recursos. Sua plataforma patenteada DISA Tech™ utiliza a ablação de polpa sob alta pressão para liberar minerais valiosos por meio de colisões de polpa em alta velocidade, com o objetivo de reduzir o consumo de energia e limitar a geração de finos e lamas associada à moagem convencional. Seus sistemas modulares são projetados para implantação em jazidas ativas, pilhas de estoque, rejeitos e antigos locais de urânio, contribuindo para uma melhor concentração nas etapas posteriores por meio de processos como flotação e lixiviação, além de combinar a recuperação de recursos com a remediação no local.
Estágio em Engenharia de Dados e Aprendizado de Máquina – Híbrido
Organize e padronize os dados de testes de processamento mineral da DISA Technologies para análise em nuvem. Analise registros históricos para avaliar a qualidade dos dados e identificar relações adequadas para aprendizado de máquina.
Descrição
- Catalogar fontes de dados históricos com detalhes como localização, cliente, projeto, local ou programa, unidade de equipamento, período, formato e grau de completude.
- Documentar as especificações dos formatos de registros recorrentes e incluir arquivos representativos.
- Converter arquivos de teste em um modelo tabular padronizado e colocá-los na área de preparação designada.
- Criar relatórios de qualidade de dados que sinalizem informações ausentes, análises incompletas ou questionáveis e inconsistências entre arquivos.
- Explorar conjuntos de dados para descobrir possíveis correlações e relações.
- Preparar memorandos de viabilidade explicando quais perguntas os dados históricos podem ou não responder.
- Padronizar nomes de arquivos e tags em pastas legadas quando necessário.
- Reunir os metadados necessários para a migração para um sistema de gerenciamento de documentos quando necessário.
- Relacionar registros de testes a conjuntos de dados de medições correspondentes quando necessário.
Requisitos
- Estar cursando ou ter concluído recentemente uma graduação em ciência da computação, ciência de dados, estatística, engenharia ou área relacionada.
- Proficiência em Python e pandas, ou em um conjunto de ferramentas equivalente, para ler, limpar e remodelar dados tabulares.
- Experiência prática com arquivos reais desorganizados, incluindo pastas de trabalho do Excel, arquivos CSV, PDFs e estruturas ou nomenclaturas inconsistentes.
- Perfil metódico e atento aos detalhes, com disposição para registrar informações ausentes e inconsistências não resolvidas.
- Capacidade de trabalhar de forma independente a partir de esquemas e modelos definidos, buscando esclarecimentos quando os arquivos não estiverem de acordo.
- Excelentes habilidades de comunicação escrita.
- Familiaridade com SQL, catálogos de dados ou conceitos de data lake, como as camadas bronze, silver e gold.
- Conhecimentos básicos de estatística ou experiência em análise exploratória de dados usando ferramentas como matplotlib, seaborn ou Jupyter.
- Interesse em processamento mineral, química ou dados de processos industriais; experiência prévia no setor não é necessária.
- Familiaridade avançada com SharePoint ou OneDrive.
Benefícios
- É fornecido um laptop gerenciado ou desktop virtual.
- É necessário aceitar um compromisso de confidencialidade, pois a função envolve dados confidenciais de clientes.