Intern, Data Mining_Onboarding

优缺点分析

角色解读

• 实习期积累化工与数据交叉经验，未来可转向化工企业数据科学家或工艺建模工程师
• 深化数据驱动建模技能，向AI for Science或过程控制方向发展
• 表现优异可获转正机会，在巴斯夫内部晋升为研发或数字化岗位
• 利用中试生产数据建立数学模型，预测化工过程从实验室到工业规模放大的性能
• 开发数据驱动和混合（机理+数据）模型，提升工艺预测准确性
• 与工艺工程师紧密合作，将模型成果应用于实际生产线的技术转移
• 扎实的数据分析基础，熟悉Python或R等编程语言，掌握机器学习算法
• 了解化工过程基本原理，能够理解工艺放大中的关键参数
• 良好的沟通能力，能跨部门与工程师协作

申请策略

• 面试中展示对化工行业数字化转型的兴趣，可准备相关案例
• 关注巴斯夫数字化战略与可持续发展方向，体现文化契合
• 突出数据科学或化工相关的项目经验，尤其是建模或数据分析项目
• 强调编程能力（Python/R）和机器学习框架的使用
• 如有化工过程模拟或中试实习经历，重点展示
• 提前学习化工基本原理，如物料衡算、反应工程等
• 加强时间序列分析、混合模型等实用技能

面试指南

• STAR法则：描述背景、任务、行动、结果，量化效果
• 技术问题先定义问题，再阐述方法选择原因，最后结果评估
• 沟通问题强调使用可视化、简化术语、了解对方需求
• 请介绍一个你使用数据建模解决问题的项目
• 你如何理解工艺放大中的数据驱动方法？
• 你熟悉哪些机器学习算法？如何选择模型？
• 你如何与不懂数据的工程师沟通技术方案？
• 你对化工行业的数据分析有哪些了解？