Эксперт по гибридным моделям нефтехимических процессов

Этап 1 – «Теоретический курс по созданию гибридных моделей»:

· Разработать программу тренинга и утвердить её у лидера проекта.

· Провести тренинг в соответствии с согласованной программой, включая выполнение практических задач по созданию гибридных моделей.

⠀

Этап 2 – «Практическая отработка знаний на проектных задачах»:

· Провести практическую сессию по актуализации гибридных моделей для проектов МЭК, АРО и ГПГ. В процессе работы проконсультировать сотрудников, дать обратную связь и оказать экспертную поддержку при выполнении практических заданий.

· Провести практическую сессию по разработке гибридной модели для проекта «н-пропанол». В процессе работы проконсультировать сотрудников, дать обратную связь и оказать экспертную поддержку при выполнении практических заданий.

Вы получите вознаграждение в размере 400 000 рублей после всех вычетов для физических лиц (налоговая ставка 13%) или 432 184 рубля после всех вычетов для самозанятых/ИП (налоговая ставка 6%). Проект предусматривает поэтапную оплату.

Проект рассчитан на 2 месяца (до конца 2023 года). Загрузка будет изменяться от 25% (во время практических сессий) до 100% (во время проведения теоретических занятий). Проект будет состоять из двух этапов:

· "Теоретический курс по созданию гибридных моделей" (2 недели).

· "Практическая отработка знаний на проектных задачах" (6 недель).

Работа по проекту может быть выполнена как удаленно, так и очно. В случае очного формата, вы будете проводить занятия в офисе компании, расположенном по адресу: г. Санкт-Петербург, ул. Каменка, дом 74. Вы будете взаимодействовать с лидером проекта и командой обучаемых специалистов.

⠀

В начале проекта вам предстоит принять участие в установочной встрече, на которой будут утверждены ожидаемые результаты, формат взаимодействия и ключевые контрольные точки. Проект завершается презентацией результатов лидеру проекта, подведением итогов и анализом хода проекта.

· Опыт работы технологом в нефтехимической или нефтяной отрасли.

· Навыки статистической обработки экспериментальных данных в pSeven и решения интеграционных задач с использованием программных средств (Python, COM и другие).

· Навыки построения гибридных моделей в Aspen Plus и HYSYS.

· Знание процессов и технологий в нефтехимии.

Полнота информации в профиле — ваше важное преимущество в глазах лидера проекта. Прежде чем откликнуться на проект, убедитесь, что ваш профиль заполнен: получив отказ, вы не сможете направить отклик на проект повторно.