**RESPONSABILIDADES:** * Contribuir para o desenvolvimento de soluções avançadas de análise para monitoramento de condições e otimização de desempenho de ativos industriais; * Compilar e analisar documentação técnica industrial como manuais operacionais, fichas técnicas e PID’s para reunir informações que serão utilizadas como entrada para modelos orientados por dados (tags de instrumentos, curvas de desempenho de equipamentos e limites operacionais como Hi e Lo); * Ajudar na implementação das soluções orientadas por dados, desenvolvidas com modelagem matemática de processos termodinâmicos industriais para apoiar a redução de emissões de GEE; * Explorar dados históricos em séries temporais de equipamentos de processo para validar hipóteses e testar técnicas de modelagem; * Implementar produtos digitais em novos clientes, além de apoiar o desenvolvimento de novos recursos; * Definição de problemas: participar da definição de problemas junto aos proprietários de negócios, cientistas de dados e outros engenheiros para identificar oportunidades. **REQUISITOS:** * Graduação completa em Engenharia Química; * Experiência como Engenheiro de Processos em indústrias como Oil Gas, Refinaria, Petroquímica ou setores semelhantes; * Experiência em cálculos de engenharia de processos, monitoramento de ativos, preferencialmente aplicados a processos de FPSO; * Proficiência em ferramentas de simulação de processos e otimização de processos termodinâmicos; * Forte habilidade de trabalhar em equipe, com capacidade para interagir eficientemente entre as funções técnica, de design e de negócios; * Proficiência avançada em inglês; * Certificação CREA é obrigatória. **DIFERENCIAIS:** * Experiência trabalhando com tecnologias digitais na indústria para simulação de processos e monitoramento de condições; * Experiência em OG; * Disponibilidade para trabalhar em nosso escritório, no Rio de Janeiro, RJ; * Experiência com AVEVA PI System ou Data Historian semelhante; * Aptidão para usar notebooks Python para avaliar a saída de modelos e realizar análises simples de dados.