INGENIERÍA / MATEMÁTICAS / FÍSICA - ASSET OPTIMIZATION TECH SCIENTIST (TEMPORAL)
Descripción de la oferta de empleo
Valorables conocimientos de optimización y control
Valorables conocimientos de principios de modelización matemática y estadística
Valorable uso de paquetes comerciales de simulación (principalmente Petrosim y Hysys) así como lenguajes de programación (principalmente Python)
Valorables conocimientos del ciclo de planificación
Valorable experiencia en participación de proyectos digitales
Nivel de inglés: B2+
Competencias y habilidades
Conocimiento de las principales materias primas y corrientes intermedias que
intervienen en los procesos de producción Refino y Química, así como de las técnicas de caracterización que les aplica.
Conocimiento del impacto de los procesos industriales individuales dentro del esquema productivo de la Unidad de Negocio, y su relación con otros procesos en el esquema global, en cuanto a entradas, objetivo, y salidas, y posibles sinergias a nivel de esquema.
Conocimiento de procesos industriales clave, especialmente en el ámbito del Refino (Hidrotratamiento, FCC, Coquer). Conocimiento de la tecnología y diseño del proceso y sus equipos, esquema y etapas del proceso, fundamentos químicos, impacto de la calidad de la alimentación y las variables de operación sobre el rendimiento del proceso y la calidad de los productos.
Conocimiento en el uso de modelos de simulación de unidades de procesos industriales para su aplicación en las actividades de planificación, programación, operación y control de unidades. Estos modelos pueden basarse en software comercial (ej. Aspen Hysys, Petrosim, PIMS) o en desarrollos propios. Conocimiento en desarrollo de modelos ad-hoc basados en primeros principios o en técnicas estadísticas.
Conocimiento de los principios de la modelización matemática para la toma de decisiones óptima, así como de sus formas de resolución. Inclusión de incertidumbre y riesgos potenciales en la toma de decisiones.
Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares y desarrollar redes colaborativas con agentes internos y externos. Experiencia para poder convivir con la incertidumbre y abordar problemas complejos.
Jornada: CompletaContrato: De duración determinadaSalario: No especificado
Detalles de la oferta
- Sin especificar
- 13/12/2024
- 13/03/2025
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