عالم بيانات ESP

العنوان:

عالم بيانات ESP

عالم بيانات ESPEDAT35 - محترف تقني رئيسي - علم البيانات
توفر حلول التكنولوجيا المستدامة من KBR (STS) حلولًا شاملة ذات قيمة مضافة عبر دورة حياة الأصول بالكامل. تشمل هذه الحلول تقنيات عملية مرخصة عالمية المستوى، وخدمات استشارية متميزة، وخبرة تقنية عميقة، وحلول انتقال الطاقة، وقدرات تصميم متقدمة، وحلول ذكية لتحسين الأصول المخطط لها والعاملة.
يلعب عالم بيانات ESP دورًا رئيسيًا في تحويل البيانات إلى حلول عملية تضمن تشغيل مضخات الغمر الكهربائية (ESPs) بشكل موثوق وفعال. أستخدم أدوات التحليل والتصور لاكتشاف الاتجاهات، وحل المشكلات، ودعم اتخاذ قرارات أفضل تعزز الإنتاج وتقلل من وقت التوقف. أعمل عن كثب مع قائد فريق تكنولوجيا ESP وأصحاب المصلحة الآخرين لضمان تلبية جهود التحليل للاحتياجات التشغيلية الحقيقية. يتضمن ذلك إنشاء وصيانة لوحات المعلومات، وبناء نماذج تنبؤية عندما تضيف قيمة، وأتمتة المهام الروتينية لجعل البيانات أسهل للوصول إليها واستخدامها. أساعد أيضًا الفريق في بناء الثقة في البيانات من خلال تحسين الجودة، وتعزيز الممارسات الجيدة، ومشاركة المعرفة حول أدوات مثل Power BI وPython وSQL. بينما يحدد قائد فريق تكنولوجيا ESP الاتجاه الفني، أحقق تلك الاستراتيجيات من خلال تحليلات وتقارير واضحة وموثوقة.
المسؤوليات
القيادة

تشجيع الاستخدام العملي للبيانات: شجع الفريق على استخدام البيانات والتحليلات بطرق بسيطة وفعالة تعزز أداء ESP وتدعم الأهداف التجارية.

تدريب وتطوير المهارات: ساعد الزملاء في بناء المهارات في Power BI وPython وSQL. شارك النصائح والأمثلة والممارسات الجيدة.

تقديم المشورة والترجمة: اجعل البيانات المعقدة سهلة الفهم. حول النتائج إلى توصيات واضحة تتناسب مع الخطط الفنية والتشغيلية.

العمل عبر الفرق: حافظ على التواصل المفتوح مع مهندسي ESP، وتكنولوجيا المعلومات، والموثوقية، والإنتاج. نمذج النزاهة، والمساءلة، والسلوك الشامل.

حل المشكلات: تعامل مع قضايا البيانات، وحسن جودة البيانات، وصمم تحليلات بسيطة توفر الوقت وتقلل الأخطاء.

تحقق من العمل: تحقق من النتائج الرئيسية واتباع معايير حوكمة البيانات.

دعم التغيير: ساعد الفريق في اعتماد تحليلات مفيدة، وعند الاقتضاء، التعلم الآلي فقط عندما يضيف قيمة حقيقية.

المخاطر / الانضباط التشغيلي

حماية سلامة البيانات: حافظ على دقة البيانات، والتحقق منها، وأمانها عبر جميع التحليلات والتقارير. قم بإجراء فحوصات الجودة وادعم التدقيقات المنتظمة.

مراقبة الأداء: قم ببناء وصيانة لوحات المعلومات التي توفر رؤية في الوقت الحقيقي لأداء ESP حتى يمكن اكتشاف المشكلات مبكرًا.

تحليل المخاطر: استخدم التحليلات - والتعلم الآلي عندما يضيف قيمة - لتحديد الاتجاهات، والضعف، والمخاطر المحتملة. شارك الرؤى التي تساعد الفريق في التخطيط ومنع المشكلات.

دعم التحقيقات: قدم مدخلات واضحة مدفوعة بالبيانات لتحليل السبب الجذري ومراجعات الحوادث.

الأشخاص

مشاركة المعرفة: تصرف كخبير في مجال تحليل البيانات. ساعد فريق ESP في اعتماد الممارسات المدفوعة بالبيانات والاستفادة القصوى من أدوات مثل Power BI وPython وSQL.

التعاون والدعم: اعمل عن كثب مع قائد فريق تكنولوجيا ESP وأصحاب المصلحة الآخرين لضمان توافق جهود التحليل مع الاستراتيجيات الفنية والأهداف التشغيلية.

تحفيز الفريق: شجع الابتكار وحل المشكلات بشكل استباقي من خلال تعزيز ثقافة التجريب والتعلم.

التدخل عند الحاجة: ساعد في حل تحديات البيانات، وسد فجوات المهارات، وتحفيز الزملاء لتحقيق معايير عالية من الأداء والإبداع.

تسليم الإنتاج، والتحسين والأداء الممتاز

استخدم البيانات لتحسين الأداء: قم بتحليل بيانات ESP للعثور على الاتجاهات، وأسباب الجذور، وفرص التحسين. حول الرؤى إلى إجراءات عملية تدعم أهداف الإنتاج والموثوقية.

تطبيق التحسين المستمر: استخدم دورات التحسين البسيطة (مثل PDCA) للتخطيط، والاختبار، وتحسين حلول التحليل لتحقيق أقصى تأثير.

بناء لوحات معلومات واضحة: صمم وصيانة لوحات معلومات تفاعلية (مثل Power BI) توفر رؤية في الوقت الحقيقي لأداء ESP وتدعم القرارات الاستباقية.

التحقيق في القضايا: دعم التحقيقات في الشذوذ الإنتاجي باستخدام التحليل الإحصائي، وعند الضرورة، التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط وتقديم التوصيات للإصلاح.

العمل كفريق: تنسيق مع قائد فريق تكنولوجيا ESP، والعمليات، والهندسة لضمان توافق العمل التحليلي مع أولويات الأعمال والموارد.

ابقَ متقدمًا على المخاطر: راقب البيانات بحثًا عن علامات التحذير المبكرة لفشل المعدات أو عدم الكفاءة واقترح إجراءات وقائية لتقليل وقت التوقف.

دمج الرؤى في سير العمل: تأكد من أن الرؤى المدفوعة بالتحليلات جزء من العمليات اليومية وعمليات التخطيط.

استمر في التحسين: قم باستمرار بتحسين نماذج البيانات، والتقارير، وعمليات التحليل لجعلها أكثر دقة، وفائدة، وتوافقًا مع احتياجات الأعمال المتغيرة.

الخبرة، المؤهلات والمهارات الرئيسية

خبرة الصناعة:

• 5-8 سنوات في علم البيانات، أو هندسة البيانات، أو التحليلات المتقدمة، بما في ذلك 3 سنوات على الأقل في النفط والغاز أو العمليات الصناعية.

  
  
  

• تجربة مع أنظمة ESP أو تحسين الإنتاج تعتبر ميزة قوية.

  
  
  

التعليم:

• درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، أو الهندسة، أو الرياضيات، أو مجال تقني ذي صلة.

  
  
  

• الشهادات في علم البيانات، أو التعلم الآلي، أو الذكاء الاصطناعي تعتبر ميزة.

  
  
  

الخبرة التقنية:

• مهارات قوية في Python وSQL وPower BI للتحليلات، والأتمتة، والتصور.

  
  
  

• خبرة مع أنظمة قواعد البيانات (مثل Microsoft SQL Server، Oracle) ومنصات مثل FMD وOFM وPI-OSI.

  
  
  

• القدرة على بناء ونشر نماذج التعلم الآلي (مثل الانحدار، وطرق التجميع، والتعزيز) ودمجها في سير العمل عبر واجهات برمجة التطبيقات.

  
  
  

• إلمام بالبيئات السحابية.

  
  
  

المهارات التحليلية والإحصائية:

• فهم قوي لنمذجة البيانات الإحصائية، وهندسة الميزات، وتحليلات الأداء.

  
  
  

• الراحة في العمل مع مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة لإنتاج رؤى قابلة للتنفيذ.

  
  
  

المعرفة الصناعية:

• فهم جيد لعمليات ESP، وتحسين الإنتاج، وأنظمة إدارة الأداء.

  
  
  

• الوعي بعمليات حقول النفط upstream وإدارة دورة الحياة.

  
  
  

المهارات الأساسية (غير الفنية):

• مهارات تواصل قوية وقدرة على سرد القصص لتحويل الرؤى التقنية إلى قيمة تجارية.

  
  
  

• القدرة على تدريب وإرشاد الآخرين في ممارسات التحليل.

  
  
  

• منظم، وقابل للتكيف، وجيد في إدارة الوقت.

  
  
  

• عقلية تعاونية مع القدرة على التأثير عبر الفرق.

  
  
  

• التزام بالتعلم المستمر والابتكار.

  
  
  

نمط العمل - تناوب 14/14

يفضل المواطنون العراقيون.

انتماء. تواصل. تطور. مع KBR!