Vereinigte Staaten
Sherpa 6
Pratt Industries
Data Science Engineer - Teilzeit (Shreveport, LA)
Vereinigte Staaten
Caddo Parish, Louisiana, United States
Python
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ZUSAMMENFASSUNG
Diese Teilzeitstelle für Einsteiger unterstützt die Data-Science-Initiativen innerhalb der Verantwortungsbereiche von BRR Plus, einschließlich Pratt Industries und Visy. Der Mitarbeiter wird eng mit Data Science Engineers zusammenarbeiten, um bei der Datenaufbereitung, Analyse, Berichterstattung und der Entwicklung von analytischen und machine learning Lösungen zu helfen. Diese Rolle wird dem Team helfen, nützliche Geschäftseinblicke zu identifizieren und betriebliche Verbesserungsbemühungen in den zugewiesenen Bereichen zu unterstützen.
WESENTLICHE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN: (Weitere Aufgaben können zugewiesen werden)
- Allgemeine Projektunterstützung für Data Science Engineers und andere Mitglieder des Data-Science-Teams.
- Sammeln, Organisieren, Bereinigen und Validieren von Daten unter Verwendung etablierter Verfahren und genehmigter Datenquellen.
- Unterstützung bei routinemäßigen Analysen und Hilfe bei der Identifizierung von Trends, ungewöhnlichen Ergebnissen, fehlenden Informationen und Problemen mit der Datenqualität.
- Aktualisierung bestehender Berichte, Dashboards, Skripte und Analysetools
- Unterstützung beim Testen von Datenprodukten und Dokumentation von Ergebnissen, Problemen und empfohlenen Korrekturen.
- Erstellung von Diagrammen, Zusammenfassungen und Visualisierungen für interne Überprüfungen und operative Diskussionen.
- Unterstützung bei Tool-Demonstrationen, Benutzerdokumentation, Vorbereitung von Schulungen und Implementierungsunterstützung.
- Genaue Erledigung zugewiesener Aufgaben, Pflege organisierter Projektdokumentation und Kommunikation von Fortschritten oder Problemen an den betreuenden Data Science Engineer.
AUSBILDUNG und/oder ERFAHRUNG
- Aktuell immatrikuliert oder kürzlich abgeschlossenes postsekundäres Studium in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Bereich.
- Ein High-School-Abschluss oder gleichwertig ist erforderlich. Die aktuelle Immatrikulation oder der Abschluss eines Colleges, einer Universität, einer technischen Schule, eines Berufsbildungsprogramms, eines militärischen Technikerprogramms oder eines anderen relevanten Bildungsprogramms ist von Vorteil.
SPRACHKENNTNISSE
- Fähigkeit, Anweisungen, Verfahren, technische Dokumentationen und Schulungsmaterialien zu lesen und zu verstehen.
- Fähigkeit, professionell mit Data Science Engineers, Mitarbeitern und anderen internen Geschäftspartnern zu kommunizieren. ·
- Fähigkeit, Fragen zu stellen, Feedback zu erhalten und Projektfortschritte, Probleme und Ergebnisse klar zu kommunizieren.
- Klare und prägnante mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
MATHEMATISCHE KENNTNISSE
- Fähigkeit, grundlegende mathematische Berechnungen durchzuführen, einschließlich Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division, Prozentsätze, Verhältnisse und Durchschnitte.
- Grundlegendes Verständnis von Algebra, Statistik, Trends und Dateninterpretation.
- Fähigkeit, mathematische Konzepte auf zugewiesene Datenanalyse- und betriebliche Unterstützungsaufgaben anzuwenden.
- Fähigkeit, Taschenrechner, Tabellenkalkulationen oder andere genehmigte Analysetools zur Durchführung und Überprüfung von Berechnungen zu verwenden.
LOGISCHES DENKEN
- Fähigkeit, grundlegende Probleme, ungewöhnliche Ergebnisse, fehlende Informationen und potenzielle Probleme mit der Datenqualität zu identifizieren.
- Fähigkeit, Informationen zu organisieren und logisches Denken zur Unterstützung von Problemlösungsaktivitäten einzusetzen.
- Fähigkeit, Anweisungen in schriftlicher, mündlicher, grafischer oder terminlicher Form zu interpretieren.
TECHNISCHE KENNTNISSE
- Beherrschung von Microsoft Word, PowerPoint und Excel, einschließlich Datenorganisation, Berechnungen, Diagrammen und Berichterstattung.
- Arbeitskenntnisse in Python und gängigen Datenanalysebibliotheken oder gleichwertige Programmiererfahrung.
- Fähigkeit, etablierte analytische Arbeitsabläufe auszuführen und bestehende Skripte und Tools angemessen zu aktualisieren. ·
- Fähigkeit, unerwartete Ergebnisse zu erkennen, gängige Probleme zu beheben und Ergebnisse oder Bedenken klar zu kommunizieren. ·
- Fähigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Organisation über Daten, Code, Berichte und Projektdokumentation hinweg aufrechtzuerhalten.
- Kurse, persönliche Projekte, Praktika oder andere Erfahrungen in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung, Statistik oder Ingenieurwesen sind von Vorteil.
- Kenntnisse von DCS-Systemen, Data Historians und Data-Analytics-Software wie: dataParc, Seeq, Python
- Analytisches Denkvermögen und Geschäftsverständnis
- Starke mathematische Fähigkeiten (z. B. Statistik, Algebra)
- Problemlösungsfähigkeit
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
- Bevorzugt werden Kandidaten, die Folgendes anbieten: · Data Science · Chemieingenieurwesen · Informatik · Elektrotechnik · Maschinenbau · Zellstoff- und Papierwissenschaft · Mathematik oder Statistik · Informationssysteme · Wirtschaftsingenieurwesen
- Vertrautheit mit Seeq, dataParc, Prozessdaten-Historikern, Visualisierungsplattformen und machine learning oder KI-Tools ist von Vorteil.
PHYSISCHE ANFORDERUNGEN
- Der Mitarbeiter muss regelmäßig sitzen, sprechen, hören und einen Computer, Tastatur, Maus, Telefon und andere Standardbürogeräte benutzen.
- Der Mitarbeiter muss häufig Hände und Finger benutzen, um Computer und technische Geräte zu bedienen.
- Der Mitarbeiter muss gelegentlich stehen, gehen, mit den Händen und Armen reichen, sich bücken oder sich in Büro- und Produktionsbereichen bewegen.
- Der Mitarbeiter kann gelegentlich Gegenstände mit einem Gewicht von bis zu 25 Pfund heben und/oder bewegen.
- Sehanforderungen umfassen die Fähigkeit, Computerbildschirme zu betrachten, Dokumente zu lesen, detaillierte Daten zu überprüfen, visuelle Indikatoren zu unterscheiden und den Fokus anzupassen.
- Der Mitarbeiter muss in der Lage sein, die für die zugewiesenen Aufgaben erforderlichen Büro-, Kontrollraum- und Produktionsbereiche sicher zu betreten.
ARBEITSUMGEBUNG
- Die Arbeit wird hauptsächlich in einem Büro, im Homeoffice oder in einer ähnlichen professionellen Umgebung durchgeführt, mit regelmäßiger Nutzung von Computern und virtuellen Kollaborationstools.
- Der Mitarbeiter kann gelegentlich in Produktionsanlagen, Kontrollräumen, Laboren oder anderen operativen Bereichen tätig sein.
- Bei der Arbeit in Produktionsumgebungen kann der Mitarbeiter Nässe oder Feuchtigkeit, beweglichen Maschinen, Partikeln in der Luft, Gerüchen, Temperaturschwankungen und erhöhten Lärmpegeln ausgesetzt sein.
- Erforderliche persönliche Schutzausrüstung und geltende Sicherheitsverfahren müssen beim Betreten von Produktions- oder Betriebsbereichen befolgt werden.
- Die Position kann remote ausgeübt werden, wenn dies vom Data Science Manager genehmigt wurde und für die zugewiesenen Aufgaben angemessen ist.
Qualifikationen
Pratt Industries ist Amerikas 4. größte Papier- und Verpackungsgesellschaft mit mehr als 12,000 hochqualifizierten „Green Collar“-Mitarbeitern, die sich für Umwelt und Nachhaltigkeit einsetzen. Pratt Industries ist eines der größten Unternehmen für Wellpappverpackungen in Amerika mit hochentwickelten Produktionsanlagen in mehr als zwanzig Bundesstaaten. Das Unternehmen betreibt einige der modernsten und kostengünstigsten Papierfabriken des Landes sowie eine Reihe von Blech- und Kartonfabriken, die strategisch über die Vereinigten Staaten verteilt sind und eine breite Palette kreativer Verpackungslösungen anbieten. Pratt Industries engagiert sich für Recycling und die Umwelt durch die Nutzung des urbanen Forstes.
Pratt Industries bietet wettbewerbsfähige Vergütungspläne mit Anreizmöglichkeiten, ein vollständiges Leistungspaket einschließlich Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens-, Invaliditätsversicherung, All State, Pre-Paid Legal und 401(k) mit Arbeitgeberzuschuss, bezahltem Urlaub, bezahlten Feiertagen und Mutterschafts- und Elternurlaub.
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