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A Galp é hoje o único grupo integrado de produtos petrolíferos e gás natural de Portugal, com atividades que se estendem desde a exploração e produção de petróleo e gás natural, à refinação e distribuição de produtos petrolíferos, à distribuição e venda de gás natural e à geração de energia elétrica.
É a empresa portuguesa com mais experiência no setor energético, contando já com três séculos de uma história de sucesso.
Para tal, é fundamental a sua estrutura organizacional, virada para o cliente e para a satisfação das suas necessidades, bem como o respeito pelos princípios de integridade e transparência.
A estratégia da Galp inclui o desenvolvimento de um portefólio de upstream diversificado, integrado com um negócio de downstream eficiente e competitivo, em permanente adaptação às necessidades dos seus clientes, e assente em soluções inovadoras e diferenciadoras que promovam a transição gradual para uma economia de baixo carbono.
A Galp há mais de 100 anos que traçamos um caminho de inovação. Explora e produz petróleo e gás natural. Refina e distribuí produtos petrolíferos. Distribuí e vende gás natural. Gera e comercializa eletricidade.
Oferta – Data Scientist – Sines
Missão
Desenvolver metodologias analíticas para apoiar a Refinaria de Sines a atingir o melhor desempenho em toda a Europa enquanto se transformação num parque de energia verde.
Responsabilidades
- Integração na equipa de Digitalização da Refinação;
- Desenvolvimento de modelos preditivos para análise de falha de equipamentos;
- Procura de soluções digitais para aplicação nas atividades da refinação;
- Desenvolvimento de projetos de integração da cadeia de valor oil;
- Análise e estruturação de dados;
- Desenvolvimento de modelos analíticos;
- Pesquisar e propor soluções digitais, desenvolver provas de conceito e elaborar business cases;
- Criar dashboards digitais de suporte à gestão do negócio;
- Implementação de soluções digitais na Refinação.
Perfil
- Experiência prévia de 3 a 8 anos na função;
- Conhecimentos em ciência de dados;
- Conhecimentos em processamento e análise de grandes volumes de dados por métodos computacionais;
- Conhecimentos em metodologias para procurar as respostas necessárias aos processos de monitorização e otimização;
- Conhecimentos em tendências, correlações ou previsões, em particular através de aprendizagem automática;
- Conhecimentos de Phyton;
- Conhecimentos de Ecossistema da Microsoft;
- Fluência em Inglês (nível B2);
- Compromisso, assertividade, inovação e catalisador da transição digital.
