DISA Technologies, Inc., madencilik ve kaynak işletmecileri için mineral işleme teknolojisi geliştiren bir bilim ve donanım şirketidir. Patentli DISA Tech™ platformu, yüksek basınçlı bulamaç aşındırma teknolojisini kullanarak yüksek hızlı bulamaç çarpışmaları yoluyla değerli mineralleri serbestleştirir; enerji kullanımını azaltmayı ve geleneksel öğütmeyle ilişkili ince taneler ile çamur oluşumunu sınırlamayı amaçlar. Şirketin modüler sistemleri, faal cevher gövdeleri, stok sahaları, atık depoları ve eski uranyum sahaları dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bu sistemler, flotasyon ve liç gibi süreçlerle sonraki zenginleştirme aşamalarını desteklerken kaynak geri kazanımını sahada iyileştirme çalışmalarıyla birleştirir.
Veri Mühendisliği ve Makine Öğrenimi Stajyeri – Hibrit
DISA Technologies’in mineral işleme test verilerini bulut analitiği için düzenleyin ve standartlaştırın. Veri kalitesini değerlendirmek ve makine öğrenimine hazır ilişkileri belirlemek için geçmiş kayıtları analiz edin.
Açıklama
- Geçmiş veri kaynaklarını konum, müşteri, proje, saha veya program, ekipman birimi, tarih aralığı, format ve eksiksizlik gibi ayrıntılarla kataloglayın.
- Tekrarlanan kayıt formatlarının özelliklerini belgeleyin ve örnek dosyaları ekleyin.
- Test dosyalarını standart bir tablo şablonuna dönüştürün ve bunları belirlenen hazırlık alanına yerleştirin.
- Eksik bilgileri, tamamlanmamış veya şüpheli analizleri ve dosyalar arasındaki tutarsızlıkları işaretleyen veri kalitesi raporları oluşturun.
- Olası korelasyonları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için veri kümelerini inceleyin.
- Geçmiş verilerin hangi soruları yanıtlayıp hangilerini yanıtlayamayacağını açıklayan uygulanabilirlik notları hazırlayın.
- Gerektiğinde eski klasörlerdeki dosya adlarını ve etiketleri standartlaştırın.
- Gerektiğinde bir belge yönetim sistemine geçiş için gerekli meta verileri derleyin.
- Gerektiğinde test kayıtlarını ilgili ölçüm veri kümeleriyle eşleştirin.
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, veri bilimi, istatistik, mühendislik veya ilgili bir alanda öğrenim görüyor olmak ya da bu alandaki bir dereceyi yakın zamanda tamamlamış olmak.
- Tablo verilerini okumak, temizlemek ve yeniden şekillendirmek için Python ve pandas ya da eşdeğer bir araç setinde yetkinlik.
- Excel çalışma kitapları, CSV dosyaları, PDF’ler ve tutarsız adlandırma veya yapılara sahip dosyalar dahil olmak üzere düzensiz gerçek dünya dosyalarıyla uygulamalı deneyim.
- Eksik bilgileri ve çözümlenmemiş tutarsızlıkları kaydetmeye istekli, sistematik ve ayrıntı odaklı olmak.
- Tanımlı şema ve şablonlarla bağımsız çalışabilmek; dosyalar bunlara uymadığında açıklama isteyebilmek.
- Güçlü yazılı iletişim becerileri.
- SQL, veri katalogları veya bronz, gümüş ve altın katmanları gibi veri gölü kavramlarına aşinalık.
- matplotlib, seaborn veya Jupyter gibi araçları kullanarak temel istatistik ya da keşifsel veri analizi deneyimi.
- Mineral işleme, kimya veya endüstriyel süreç verilerine ilgi; önceki alan uzmanlığı gerekli değildir.
- SharePoint veya OneDrive konusunda ileri düzey kullanıcı deneyimi.
Yan Haklar
- Yönetilen bir dizüstü bilgisayar veya sanal masaüstü sağlanır.
- Rol gizli müşteri verilerini içerdiğinden gizlilik beyanı imzalanması gerekir.