Reino Unido
Marks & Spencer
Lubrizol Corporation
Estagiário de Ciência de Dados (nível PhD)
Reino Unido
Amber Valley, England, United Kingdom
PythonC++C#
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Lubrizol
A Lubrizol Corporation, uma empresa da Berkshire Hathaway, é uma empresa de especialidades químicas cuja ciência oferece soluções sustentáveis para promover a mobilidade, melhorar o bem-estar e aprimorar a vida moderna. Fundada em 1928, a Lubrizol possui e opera mais de 100 instalações de fabricação, vendas e escritórios técnicos ao redor do mundo e conta com cerca de 8,000 funcionários. Para mais informações, visite Lubrizol.com Lubrizol.com.
Valorizamos a diversidade em trajetórias profissionais e experiências de vida. Ao permitir um processo de recrutamento consistente, imparcial e transparente, a Lubrizol busca criar uma experiência positiva para os candidatos, para que possamos conhecê-los em seu melhor. Reconhecemos situações únicas de trabalho e vida e oferecemos flexibilidade, garantindo que nossos funcionários se sintam engajados e realizados em todos os aspectos da vida.
Junte-se à nossa equipe na Lubrizol como Estagiário em Ciência de Dados/Estatística (Nível Doutorado)
Liberte o seu potencial. Na Lubrizol, estamos transformando a indústria química e buscando talentos excepcionais para se juntarem a nós nesta jornada. Se você está pronto para ingressar em uma empresa internacional com talentos ao redor do mundo e deseja causar um impacto real, queremos você em nossa equipe.
É um momento empolgante para fazer parte da Lubrizol. A Lubrizol não está parada. Estamos continuamente aprendendo e evoluindo. Nossa paixão gera nosso sucesso — não apenas para a Lubrizol, mas para aqueles que contam conosco todos os dias: nossos funcionários, clientes e comunidades.
Como uma equipe global e diversificada, trabalhamos juntos para resolver alguns dos desafios mais urgentes do mundo. Impactamos a vida cotidiana por meio da ciência que só a Lubrizol pode oferecer, e nunca paramos de nos esforçar para fazer melhor.
Um dos princípios fundadores da Lubrizol Corporation, há mais de 90 anos, era tratar cada funcionário com dignidade e respeito. Esse mesmo compromisso é ainda mais forte hoje. Mais do que isso, estamos comprometidos em proporcionar um ambiente onde cada funcionário possa ser o melhor que puder, independentemente de sua raça, cor, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, identidade de gênero, deficiência, status de veterano protegido ou qualquer outra característica.
O que você fará
A equipe ágil e empoderada de Ciência de Dados e Estatística é responsável por criar sistemas de análise que permitem um desenvolvimento de produtos altamente eficaz por meio de experimentação virtual, otimização e descoberta de conhecimento. Além disso, a equipe fornece serviços de consultoria em ciência de dados para a comunidade técnica da Lubrizol em todo o mundo. Você colaborará com um grupo diversificado de indivíduos apaixonados para oferecer soluções sustentáveis para promover a mobilidade, melhorar o bem-estar e aprimorar a vida moderna.
Projetos potenciais (dependendo das habilidades do estagiário e das necessidades atuais da Lubrizol)
- Criar modelos preditivos minerando dados complexos para obter insights críticos de formulação ou teste
- Implementar e avaliar algoritmos em R e Python (SAS, JMP ou C#/C++, opcional)
- Pesquisar, desenvolver e operacionalizar novos métodos estatísticos, de machine learning e/ou otimização
- Implementar e melhorar algoritmos de previsão
- Investigar aplicações de modelagem de Cheminformatics
- Investigar aprendizado ativo para otimização de processos
- Otimização de agendamento e inventário
- Acelerar o ciclo de desenvolvimento de processos e produtos usando métodos emergentes de IA (como LLM, RAG, Agentic AI)
Projetos anteriores de estagiários incluem
- Modelagem preditiva usando métodos bayesianos e de machine learning
- Desenvolvimento de ferramentas R/Shiny para permitir previsões de modelos e otimização de formulação
- Criação de uma ferramenta de visualização interativa para monitorar modelos preditivos
- Desenvolvimento de um procedimento de bootstrap para um teste de hipótese
- Aprendizado multitarefa (transfer learning) usando Processos Gaussianos co-regionalizados
- Abordagem de seleção de variáveis multivariadas usando Variational Bayes
- Otimização multiobjetivo usando algoritmos genéticos
- Modelagem de sobrevivência usando árvores de regressão de riscos proporcionais de Cox com bagging
- Estimativa de variância por bootstrap para modelos não lineares complexos
O que buscamos
Requisitos
- Matriculado em um programa de doutorado, como estatística, ciência de dados, machine learning ou em química/engenharia química com habilidades em ciência de dados
- Estudantes de dupla graduação (por exemplo, estatística/ciência de dados e química, engenharia química, química computacional, etc.) são incentivados a se candidatar
Habilidades que fazem a diferença
Nossos projetos podem ser adaptados às habilidades e interesses individuais de cada estagiário, portanto, candidatos que se encaixam em algumas das habilidades listadas são incentivados a se candidatar, mesmo que não correspondam a todas elas.
- Cursou disciplinas significativas em uma ou mais das seguintes áreas:
- Modelagem preditiva
- Abordagens bayesianas
- Otimização
- Capacidade de manipular, processar e analisar eficientemente dados de várias modalidades, incluindo numéricos, imagens, texto e outros
- Habilidades avançadas de programação e exposição a linguagens de consulta de dados
- Interesse e experiência em metodologia estatística avançada e de machine learning (nível doutorado)
- Curiosidade, criatividade, iniciativa e autonomia
Benefícios e recompensas que inspiram
- Presencial em Hazelwood, perto de Derby, Reino Unido
- Salário por hora competitivo com aumentos baseados no tempo de permanência
- Feriados remunerados dentro do seu período de trabalho
- Restaurante subsidiado no local
- Estacionamento gratuito
As datas de início e término são flexíveis, dependendo da estrutura do seu curso e disponibilidade; os estágios geralmente duram de 12-16 semanas.
Rodapé:
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