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First Quantum Mineral recrute un Data Analyst pour son site de traitement (Wet Plant) au niveau S3. Rattaché au Snr Project Engineer, vous aurez un impact direct en exploitant les données et les outils analytiques, la réflexion stratégique et l'analyse basée sur des hypothèses. Vous serez responsable de la modélisation continue des données de registre, de la résolution de problèmes de processus complexes grâce à des techniques statistiques, algorithmiques, de data mining et de visualisation. Vous soutiendrez également la direction en créant des informations commerciales, des rapports et des analyses pour faciliter la prise de décision. Enfin, vous participerez au développement et à la mise en œuvre d'optimisations et d'améliorations des processus visant à accroître la productivité (débit, teneur, récupération) et l'efficacité (sécurité, qualité, coûts, développement des personnes) de l'usine de traitement.
Responsabilités clés :
Développer une compréhension approfondie des différents processus métallurgiques, en toute sécurité et efficacité. Gérer et optimiser les systèmes de contrôle des processus. Évaluer les opportunités d'amélioration de la récupération et de la qualité du concentré. Fournir des conseils techniques aux équipes de maintenance et d'exploitation, ainsi que développer et maintenir des bases de données, des rapports et des statistiques mensuelles. Réaliser des expérimentations à grande échelle et construire des modèles basés sur les données pour répondre aux questions commerciales. Analyser le comportement des processus, identifier les ralentissements et les goulots d'étranglement à partir des données. Développer et mettre à jour les bilans massiques, les schémas de procédé et les diagrammes d'instruments. Réaliser des expérimentations à grande échelle pour identifier les relations cachées entre les variables dans de grands ensembles de données de processus. Appliquer des techniques d'analyse statistique et de visualisation pour enrichir divers produits de données. Déployer, maintenir et améliorer des modèles statistiques/ML en environnement de production. Identifier et enregistrer comment les données sont mappées depuis diverses sources vers le schéma de modèle de données commun. Communiquer les changements et mises à jour du modèle de données aux parties prenantes concernées et assurer une transition en douceur. Générer des tableaux de bord en ligne selon les exigences du processus. Effectuer les tâches de comptabilité des métaux en remplacement ponctuel.
Adoption et conformité des données :
Promouvoir la prise de décision basée sur les données au sein de l'organisation. Surveiller l'adoption et la conformité aux normes et meilleures pratiques dans les domaines/fonctions analytiques. Collaborer pour garantir la qualité et la fiabilité des données afin de renforcer la confiance et l'adoption par les utilisateurs. Fournir un soutien aux parties prenantes rencontrant des problèmes ou des défis dans l'utilisation efficace des ressources de données.
Collecte, nettoyage et analyse des données :
Mener et gérer les processus de nettoyage, de vérification et d'analyse des données. Maintenir les systèmes de données et les bases de données. Gérer les données personnelles, publiques et confidentielles conformément aux normes éthiques. Collecter, organiser, analyser et diffuser de grandes quantités d'informations avec précision et attention aux détails. Rédiger des rapports et présenter les résultats. Fixer et respecter les délais. Toute autre tâche requise.
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Un diplôme de licence en génie métallurgique / chimique, informatique, science des données, statistiques ou un domaine connexe aux processus. Les candidats auront idéalement une spécialisation en ML ou IA. Expérience : un minimum de 5 ans d'expérience dans une usine de traitement à grande échelle, et un minimum de 2 ans d'expérience dans des rôles de science des données ou d'analyse de données. Maîtrise des outils et langages de science des données et d'apprentissage automatique (par exemple, Python, R, Tensor Flow). Connaissance des techniques statistiques et de data mining telles que le modèle linéaire généralisé (GLM)/régression, forêt aléatoire, etc. Solides compétences analytiques, de résolution de problèmes et de communication. Une familiarité avec les logiciels de simulation et de modélisation comme JKSimMet ou MetSIM serait un atout.
Traits comportementaux :
Travail d'équipe - communique bien avec ses pairs et comprend les points de vue des autres. Sensibilisation à la sécurité. Audace - flexible, polyvalent et prêt à relever les défis au besoin. Bonne assiduité au travail. Intelligence - cherche toujours des efficiences et de meilleures façons de faire. Motivation - fixe des normes élevées, capacité à travailler sous pression, motivé et déterminé. Communication efficace.
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