关于我们的客户：
我们的客户在石油和能源行业运营，总部位于沙特阿拉伯。他们在全球50多个国家设有分支机构，为全球超过68,500人提供就业机会。他们列入《财富》500强公司之一，是世界上最大的石油生产商之一。他们通过研发努力不断创新技术，并通过投资和收购进军新的业务领域。
职责：
• 与工程师和领域专家等跨职能团队合作，推动基于数据的改进。
• 从各种工业来源（如传感器、DCS系统和制造设备）收集和预处理数据。
• 分析数据，找出流程优化、能源效率改进和成本降低的机会。
• 实施异常检测算法，识别工业流程和设备中的异常模式。
• 开发预测性维护模型，识别设备故障并最小化停机时间。
• 提出创新的想法，应用图像、视频和音频分析来减少工业厂区的视觉检查和现场监测等手动工作。
• 创建信息丰富的仪表盘，向运营团队和管理层传达见解。
• 将机器学习模型部署到生产系统中进行实时监控和决策。
• 为数据分析过程、模型和发现编写文档。
• 确保数据实践符合行业法规和数据隐私标准。
• 监控和评估模型性能，并进行必要的调整以保持准确性和可靠性。
要求：
• 您必须拥有工程学或数据科学的学士/硕士学位，来自一所顶尖学院。
• 您必须至少有5年在工业环境中构建基于数据分析的产品的经验，最好是在石油炼油厂。
• 您具备通过数据分析解决业务问题并开发基于数据驱动的解决方案的能力（工程/运营问题，基于计算机视觉的产品）。
• 需要出色的分析和解决问题的能力，能够从数据中得出见解和机会。
• 了解石油和天然气下游领域，以有效应用数据科学是必要的。
• 具备开发基于人工智能/机器学习的工业过程/设备数字孪生的经验。
• 具备应用优化算法与人工智能/机器学习模型相结合的经验。
• 熟练使用Python进行数据处理、分析和建模。熟悉流行的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等。
• 精通深度学习工具keras、TensorFlow、pytorch、cafee等。
• 具备根据问题选择和评估最佳机器学习模型的专业知识。
• 您还必须能够将想法从概念化到投产。
• 熟练使用可视化工具和软件包，并能够向非技术人员传达数据科学主题。
• 最好具备基本的项目管理技能，以按时和按范围计划、执行和交付数据科学项目。 
利雅得