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贝克休斯
Solution Architect - Process Optimization
立即应聘

Solution Architect - Process Optimization

发布于 5 个月前

普通员工/个人贡献者

Mumbai, Mahārāshtra, India
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
咨询
先进过程控制 (Apc)
化学工程
实时优化
技术售前
机器学习 (Ml)
炼油
过程建模
项目管理
LNG

AI 估算 · 80k–120k

该职位要求10年以上专家经验，涉及前沿的AI/ML优化技术，在能源化工领域属于高技术壁垒岗位，市场竞争力强，薪资水平较高。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向流程工业的解决方案架构师职位，专注于过程优化

您将作为技术专家，支持销售团队识别并量化客户在LNG、化肥、炼油等领域的复杂优化机会，并领导技术方案的实施
核心是利用先进的流程控制、实时优化及机器学习技术，帮助客户提升工厂运营效率

最低要求

化学工程或同等专业的学士学位（或更高）

至少10年实施先进过程控制（APC）和/或优化解决方案的经验
拥有数据驱动/基于机器学习的优化模型的经验和热情
在复杂工业过程中成功领导APC和/或优化项目技术实施的能力
有效的沟通、人际交往和客户参与技能
商业敏锐度和影响高级管理层投资决策的能力
在运营工厂或其他运营环境中与人员合作的经验
与高级执行利益相关者沟通和合作的丰富经验

工作职责

支持销售团队识别、量化并向客户展示复杂的过程优化机会

为LNG、化肥、天然气处理、炼油和烯烃行业的过程优化制定技术方案
在实施过程中领导交付团队，并确保我们解决方案的技术成功
作为主题专家，在产品团队关于行业用例、构思和功能实现方面提供建议
与产品经理、数据科学家和客户合作，推动基于AI/ML的过程优化应用的应用
与全球售前和区域销售合作，推广和发展Cordant平台（包括资产性能管理解决方案）的机会
了解行业技术和创新，向贝克休斯工程和服务团队传播新技术信息
提供全球主题专家的指导、技术辅导和发展
促进安全工作环境，负责并推动组织内的合规、质量和EHS文化

优先资格

APC和优化技术及方法论的专家级知识

了解工厂数据驱动的过程建模/分析及其局限性
在多样且复杂的工业过程中的经验，最好是LNG、低温过程、合成气和/或化肥行业、天然气处理、炼油和烯烃

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势：在全球能源技术巨头工作，能接触行业顶尖客户和最复杂的工业场景，项目影响力和可见度高
  • 技术前沿性：结合传统过程控制与前沿AI/ML，处于工业数字化转型的核心，技能组合极具市场价值
  • 角色复合性：兼具技术深度（优化算法）与商业广度（售前、客户管理），有利于培养全面的职业能力
  • 高复杂度：需要同时精通特定工业流程、优化理论和数据科学，学习曲线陡峭，对知识广度深度要求极高
  • 跨文化协作：在全球性团队中工作，需要适应不同的工作风格并有效进行远程协作与沟通

缺点 / 挑战

  • 高强度与压力：作为项目技术负责人，需确保复杂工业项目的成功交付，并直接面对高级客户，责任和压力大
  • 适合拥有深厚工业背景（特别是化工、油气）、热爱技术挑战、并希望将技术专长转化为商业价值的高级工程师或技术顾问

角色解读

  • 技术路径：可向更资深的领域专家、首席科学家或技术总监发展，专注于前沿优化算法与工业应用的结合
  • 管理路径：凭借项目领导和客户管理经验，可转向管理更大的技术交付团队、担任区域技术负责人或解决方案部门管理者
  • 行业路径：深厚的行业知识为未来成为特定工业领域（如新能源、化工）的独立顾问或创业奠定基础
  • 作为技术专家，支持销售团队进行售前活动，包括识别客户需求、量化优化价值并制定技术方案
  • 领导跨职能团队（包括数据科学家）实施基于机器学习的流程优化解决方案，确保项目成功交付
  • 担任行业与产品团队之间的桥梁，将一线客户需求转化为产品功能建议，并指导全球技术专家
  • 深厚的工业过程知识，特别是在LNG、炼油、化肥等领域，以及实施先进过程控制（APC）和实时优化项目的实战经验
  • 将机器学习、数据驱动建模应用于工业优化的能力，并能清晰地向技术和非技术利益相关者解释其价值
  • 强大的项目领导力、客户沟通技巧以及影响高级管理层决策的商业头脑

申请策略

  • 深入研究贝克休斯在能源转型和数字化方面的战略，在申请材料中表达你如何能为这一愿景贡献力量
  • 准备好详细讨论你过去项目中遇到的最大技术挑战、如何解决以及从中学到的经验，这是面试的核心
  • 重点突出至少10年在LNG、炼油、化肥等具体行业实施APC或优化项目的成功案例，量化项目成果（如效率提升百分比、成本节约）
  • 详细描述你在项目中应用数据驱动或机器学习方法解决具体工业问题的经验，包括使用的工具、模型和面临的挑战
  • 展示领导跨职能团队、与客户高级管理层沟通并影响决策的经历，体现你的技术领导力和商业影响力
  • 如果对机器学习在工业场景的应用细节不熟，可补充学习时间序列预测、强化学习在过程控制中的案例研究
  • 加强在技术售前方面的能力，如学习如何撰写有说服力的技术方案、进行价值论证和客户演示
  • 了解贝克休斯Cordant平台及其在资产性能管理方面的具体功能和优势，以便在面试中展现对公司的深入了解

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来构建答案，确保逻辑清晰并突出个人贡献
  • 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体工业场景和案例进行说明，展示理论联系实际的能力
  • 在回答涉及商业沟通或影响的问题时，强调理解客户业务目标、量化价值主张以及建立信任关系的过程
  • 请详细描述一个你领导过的最复杂的APC或实时优化项目
  • 你的具体角色是什么？遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
  • 你如何向一位工厂经理（非技术背景）解释一个机器学习优化模型的价值和潜在投资回报？
  • 当项目中的数据质量不佳或存在大量噪声时，你会采取哪些步骤来确保优化模型的可靠性？
  • 请分享一次你成功影响客户高层，使其采纳一个技术上复杂或成本较高的优化方案的经历

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