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Caterpillar Inc.
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BauwesenFertigungLuft- und Raumfahrt
Caterpillar Inc. ist ein global tätiges Industrieunternehmen, das schwere Maschinen und Motoren für das Baugewerbe, den Bergbau, die Energiebranche und andere infrastrukturell ausgerichtete Wirtschaftszweige entwickelt. Das Produktportfolio umfasst unter anderem Bagger, Planierraupen, knickgelenkte Muldenkipper und Energiesysteme. Unterstützt werden diese Produkte durch moderne Technologie und ein weltweites Händlernetz. Das 1925 gegründete Unternehmen verbindet langjährige industrielle Erfahrung mit dem Anspruch, die Produktivität zu steigern und nachhaltigere Maschinen und Betriebsabläufe voranzutreiben.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Scientist, Analytik der Wiederaufbereitung (vor Ort)

Leiten Sie Machine-Learning-, KI- und Power-BI-Lösungen für Caterpillars nachhaltige Wiederaufbereitungsprozesse. Entwickeln Sie Produktionsanalysen, gesteuerte Workflows und geschäftliche Verbesserungen mit Fokus auf Stakeholder.

USVereinigte StaatenILIllinoisMSMississippiNDNorth DakotaTXTexas
112.710 $ – 183.140 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSAzureDockerETLPython

Beschreibung

  • Leitung der Entwicklung, Umsetzung und Einführung fortschrittlicher Analyse-, Machine-Learning- und KI-Lösungen in der Reman-Division
  • Anwendung statistischer Modellierung, maschinellen Lernens, Optimierung, Prognose, Simulation und Experimentiermethoden
  • Entwicklung, Validierung und Operationalisierung deskriptiver und prädiktiver Analysemodelle in Python
  • Erstellung von Analyseprodukten und Entscheidungshilfen mithilfe von Machine-Learning-Ergebnissen, kuratierten Datenbeständen und Power-BI-Berichten
  • Zusammenarbeit mit geschäftlichen Stakeholdern zur Definition analytischer Fragestellungen, Erfolgskennzahlen, Anforderungen und der Kommunikation von Erkenntnissen
  • Erforschung und Implementierung generativer KI, intelligenter Agenten, natürlichsprachlicher Schnittstellen und Automatisierungslösungen
  • Aufbau gesteuerter, produktionsbereiter Workflows mit Python, Kedro, dbt, Docker, AWS, Snowflake und Azure DevOps
  • Zusammenarbeit mit Datenengineering- und Plattformteams an Pipelines, semantischen Modellen, Frameworks für Datenqualität und gesteuerten Datenprodukten
  • Etablierung von Verfahren für Quellcodeverwaltung, Code-Reviews, automatisierte Tests, Experimentverfolgung, Modelldokumentation, reproduzierbare Pipelines und Bereitstellung
  • Leitung agiler Planung, analytischer Design-Reviews, Modell-Reviews und der Projektdurchführung
  • Mentoring von Kolleginnen und Kollegen in den Bereichen Data Science, Machine Learning, KI-Entwicklung und Analytics Engineering
  • Weiterentwicklung wiederverwendbarer, standardisierter Analyseprodukte bei gleichzeitiger Reduzierung technischer Schulden
  • Festlegung von Standards für Modelldokumentation, Metadaten, Wissensaustausch, Überwachung und operativen Support

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Ingenieurwissenschaften, Informatik oder einem anderen technischen Fachgebiet oder nachgewiesene gleichwertige Berufserfahrung
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung Python-basierter Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen einschließlich Modellentwicklung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung
  • Fundierte Kenntnisse in überwachtem und unüberwachtem Lernen, Prognosen, Optimierung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Modellevaluierung und der Anwendung maschinellen Lernens auf geschäftliche Problemstellungen
  • Erfahrung in der Entwicklung KI-gestützter Lösungen wie Anwendungen für generative KI, Lösungen in natürlicher Sprache, intelligente Agenten oder Automatisierungstools
  • Praktische Erfahrung mit dbt, Kedro, AWS, Docker, Snowflake, Azure DevOps, Git und Power BI
  • Fähigkeit, unklare geschäftliche Anforderungen in strukturierte analytische Ansätze zu überführen und Ergebnisse klar zu kommunizieren
  • Praktische Kenntnisse in Konzepten des Datenengineerings, ELT- und ETL-Mustern, Datenmodellierung und Verfahren zur Datenqualität
  • Kenntnisse in Wirtschaftsstatistik, analytischem Denken, maschinellem Lernen, Programmiersprachen, Abfrage- und Datenbanktools sowie Anforderungsanalyse
  • Erfolgreicher Abschluss einer Hintergrundüberprüfung erforderlich
  • Erfolgreicher Abschluss einer Untersuchung auf Drogen- und Alkoholkonsum erforderlich
  • Eine Visa-Sponsoring ist nicht verfügbar
  • Berechtigung zur Arbeit ohne arbeitgeberspezifisches Sponsoring erforderlich

Zusatzleistungen

  • Mögliche Chancen auf einen jährlichen Bonus
  • Bezahlter Urlaub
  • Bezahlte Feiertage
  • Kranken-, Zahn- und Sehhilfenversicherung
  • Bezahlte Freistellung für Urlaub, Feiertage, ehrenamtliche Tätigkeiten und andere berechtigte Zwecke
  • 401(k)-Sparplan
  • Gesundheitssparkonto
  • Flexible Ausgabenkonten
  • Kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung
  • Lebensversicherung
  • Bezahlter Elternurlaub
  • Programme für einen gesunden Lebensstil
  • Mitarbeiterunterstützungsprogramme
  • Freiwillige Zusatzleistungen wie Unfall- und Identitätsdiebstahlschutz
  • Unterstützung bei einem innerstaatlichen Umzug
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Incentive-Bonus
  • Mitarbeiterrabatte
  • Adoptionsleistungen
  • Erstattung von Studiengebühren

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