เงื่อนไขการค้นหา

ประเภทงาน:

ฝึกงาน

Additional InformationNot available. Intern Specific text Interns are not financially remunerated by the United Nations. Costs and arrangements for travel, visas, accommodation and living expenses are the responsibility of interns or their sponsoring institutions. Interns who are not citizens or permanent residents of the country where the internship is undertaken, may be required to obtain the appropriate visa and work/employment authorization. Successful candidates should discuss their specific visa requirements before accepting the internship offer. No Fee THE UNITED NATIONS DOE ...

ประเภทงาน:

งานประจำ

• วิเคราะห์และประเมินผลกระทบสิ่งแวดล้อมจากกิจกรรมในอุตสาหกรรมพลังงาน น้ำมันและก๊าซ หรือปิโตรเคมี.
• วางแผนและดำเนินการตรวจสอบคุณภาพสิ่งแวดล้อม เช่น คุณภาพน้ำ อากาศ และดิน.
• พัฒนาและนำมาตรการป้องกันและลดผลกระทบสิ่งแวดล้อมมาใช้.
• ประสานงานกับทีมงานและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเพื่อให้มั่นใจว่าการปฏิบัติงานเป็นไปตามมาตรฐานและข้อกำหนดทางกฎหมาย.
• จัดทำรายงานและเอกสารที่เกี่ยวข้องกับงานด้านสิ่งแวดล้อม เช่น รายงานการตรวจสอบและรายงานการประเมินผลกระทบ.
• สนับสนุนการพัฒนานโยบายและกลยุทธ์ด้านสิ่งแวดล้อมขององค์กร.
• ปริญญาตรีหรือสูงกว่าในสาขาวิศวกรรมสิ่งแวดล้อม วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง.
• เกรดเฉลี่ยสะสมไม่น้อยกว่า 2.75 คะแนน TOEIC ไม่ต่ำกว่า 650 คะแนน หรือเทียบเท่า.
• ประสบการณ์ 0-5 ปีในอุตสาหกรรมพลังงาน น้ำมันและก๊าซ หรืออุตสาหกรรมปิโตรเคมี.
• มีความรู้เกี่ยวกับมาตรฐานและกฎหมายสิ่งแวดล้อมในประเทศไทย.
• มีทักษะการสื่อสารที่ยอดเยี่ยมทั้งในภาษาไทยและภาษาอังกฤษ.
• สามารถทำงานเป็นทีมและมีทักษะการบริหารความสัมพันธ์.
• มีความสามารถในการวิเคราะห์และแก้ไขปัญหา รวมถึงการตัดสินใจอย่างเป็นระบบ.
• มีความสามารถในการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้อง เช่น Microsoft Office; Word, Excel, Powerpoint, Canvas.
• มีความสามารถในการเรียนรู้และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง รวมถึงความสามารถในการทำงานในสถานการณ์ที่ท้าทาย5.

ประสบการณ์:

2 ปีขึ้นไป

ทักษะ:

Research, Python, SQL

ประเภทงาน:

งานประจำ

• Develop machine learning models such as credit model, income estimation model and fraud model.
• Research on cutting-edge technology to enhance existing model performance.
• Explore and conduct feature engineering on existing data set (telco data, retail store data, loan approval data).
• Develop sentimental analysis model in order to support collection strategy.
• Bachelor Degree in Computer Science, Operations Research, Engineering, or related quantitative discipline.
• 2-5 years of experiences in programming languages such as Python, SQL or Scala.
• 5+ years of hands-on experience in building & implementing AI/ML solutions for senior role.
• Experience with python libraries - Numpy, scikit-learn, OpenCV, Tensorflow, Pytorch, Flask, Django.
• Experience with source version control (Git, Bitbucket).
• Proven knowledge on Rest API, Docker, Google Big Query, VScode.
• Strong analytical skills and data-driven thinking.
• Strong understanding of quantitative analysis methods in relation to financial institutions.
• Ability to clearly communicate modeling results to a wide range of audiences.
• Nice to have.
• Experience in image processing or natural language processing (NLP).
• Solid understanding in collection model.
• Familiar with MLOps concepts.