Asset Optimization Tech Scientist

At Repsol, we are committed to equality and do not request personal information.

We believe that diversity contributes to innovative ideas and provides added value that enables us to benefit from mutual learning and perform our best work. Here, what counts is your experience and your ability to create value. We offer you the opportunity to grow professionally, develop your career with challenging projects and collaborate with talented people worldwide. As a company committed to diversity and inclusion, we encourage all professionals who meet the job description requirements to apply.

La posición se encuadra dentro del área de Asset Optimization Tech de Repsol Technology Lab, cuyo objetivo es generar valor a la Compañía contribuyendo en toda la cadena de valor del negocio industrial de Repsol, proponiendo y liderando el desarrollo de productos y soluciones tecnológicas sostenibles para la optimización de los activos industriales tanto los actuales como los nuevos activos (electrolizadores, C43, gasificación…) combinando el conocimiento profundo de los procesos y técnicas matemáticas avanzadas.

Funciones y responsabilidades

Liderar el desarrollo de productos de optimización.

Desarrollo, uso y adaptación de modelos predictivos y prescriptivos basados en primeros principios, análisis de datos y modelos híbridos

Aplicación de conocimientos de optimización matemática y estadística clásica, desarrollando modelos de optimización de unidades industriales y esquemas

Desarrollo de herramientas avanzadas de monitorización de la operación de unidades industriales, incorporando simuladores de proceso

Diagnóstico de situación de unidades industriales fundamentado en estudios experimentales o de simulación y conocimiento de proceso. Estudios de actividad catalítica y de eficiencia energética.

Elaboración de documentación técnica con impacto en el negocio y vigilancia tecnológica en su ámbito

Requisitos necesarios

Licenciatura en disciplinas científico-tecnológicas (Ingeniería o ciencias experimentales)

Experiencia en procesos y plantas industriales del negocio de Refino y Química

Valorables conocimientos de optimización y control

Valorables conocimientos de principios de modelización matemática y estadística

Valorable uso de paquetes comerciales de simulación (principalmente Petrosim y Hysys) así como lenguajes de programación (principalmente Python)

Valorables conocimientos del ciclo de planificación

Valorable experiencia en participación de proyectos digitales

Nivel de inglés: B2+

Competencias y habilidades

Conocimiento de las principales materias primas y corrientes intermedias que intervienen en los procesos de producción Refino y Química, así como de las técnicas de caracterización que les aplica.

Conocimiento del impacto de los procesos industriales individuales dentro del esquema productivo de la Unidad de Negocio, y su relación con otros procesos en el esquema global, en cuanto a entradas, objetivo, y salidas, y posibles sinergias a nivel de esquema.

Conocimiento de procesos industriales clave, especialmente en el ámbito del Refino (Hidrotratamiento, FCC, Coquer…). Conocimiento de la tecnología y diseño del proceso y sus equipos, esquema y etapas del proceso, fundamentos químicos, impacto de la calidad de la alimentación y las variables de operación sobre el rendimiento del proceso y la calidad de los productos.

Conocimiento en el uso de modelos de simulación de unidades de procesos industriales para su aplicación en las actividades de planificación, programación, operación y control de unidades. Estos modelos pueden basarse en software comercial (ej. Aspen Hysys, Petrosim, PIMS) o en desarrollos propios. Conocimiento en desarrollo de modelos ad-hoc basados en primeros principios o en técnicas estadísticas.

Conocimiento de los principios de la modelización matemática para la toma de decisiones óptima, así como de sus formas de resolución. Inclusión de incertidumbre y riesgos potenciales en la toma de decisiones.

Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares y desarrollar redes colaborativas con agentes internos y externos. Experiencia para poder convivir con la incertidumbre y abordar problemas complejos.

#LI-CC1

Required skills:Optimization Models, White Paper

Job posting end date:31-07-2024

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