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Daimler Truck North America
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Patrocinador de visa H1BAutomociónLogísticaTransporte
Daimler Truck North America desarrolla y ofrece vehículos, tecnologías y servicios para la industria del transporte comercial. Su cartera incluye camiones medianos y pesados, autobuses escolares, chasis y soluciones de transporte relacionadas con Freightliner, Western Star y Thomas Built Buses. La empresa reúne experiencia en ingeniería, fabricación, marketing y servicios, con el objetivo de impulsar la innovación y la sostenibilidad en los sectores de la logística, la automoción y el transporte.
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Empleos de la empresa

Supervisor II de Ciencia de Datos

Lidera la arquitectura de IA, los agentes de generación aumentada por recuperación (RAG) y las plataformas de datos escalables en Daimler Truck North America. Guía a equipos que crean soluciones de IA gobernadas para operaciones de fabricación, finanzas y posventa.

USEstados UnidosOROregónHíbridoTiempo completoSeniorLíderIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
AWSAzureETLKafkaNubeSQL

Descripción

  • Desarrolla productos de datos e IA utilizando las bases de datos de DTNA y Daimler Truck, así como tecnologías emergentes.
  • Lidera la arquitectura de datos, la implementación de IA y la colaboración entre regiones.
  • Revisa arquitecturas y asesora sobre dirección técnica, viabilidad y escalabilidad de iniciativas de IA.
  • Identifica oportunidades de gran impacto en datos e IA en todas las unidades de negocio y regiones.
  • Coordina soluciones de datos e IA con responsables de datos, arquitectos y líderes técnicos de grupo de DTG.
  • Colabora con DTICI para establecer estándares y soluciones globales de arquitectura de datos e IA.
  • Adapta las soluciones globales de datos e IA a las necesidades regionales y los requisitos normativos.
  • Promueve el intercambio interno de conocimientos mediante comunidades de práctica de datos e IA.
  • Mantiene la plataforma de datos empresarial escalable y preparada para la IA, con datos localizables, gobernados y utilizables.
  • Colabora con líderes de negocio para seleccionar casos de uso valiosos y desarrollar pruebas de concepto y productos mínimos viables.
  • Evalúa y prueba herramientas, plataformas, modelos y proveedores de IA, y recomienda hojas de ruta de arquitectura.
  • Utiliza IA para mejorar la preparación, calidad y documentación de datos, así como la automatización.
  • Crea patrones, canalizaciones y prácticas de MLOps y LLMOps para implementar y escalar soluciones de IA.
  • Aplica prácticas de IA responsable que cumplan los estándares de seguridad, privacidad, calidad y gobernanza.
  • Asesora a las partes interesadas sobre las capacidades de IA y les ayuda a desarrollar habilidades pertinentes y priorizar el trabajo.
  • Lidera el diseño y la implementación práctica de soluciones empresariales basadas en RAG y agentes.
  • Crea agentes de IA empresariales con RAG, recuperación semántica, búsqueda vectorial, orquestación de herramientas y flujos de trabajo multiagente.
  • Define medidas de calidad de IA y marcos de evaluación, incluidos conjuntos de datos de referencia, canalizaciones, procesos de evaluación por LLM y pruebas de regresión.
  • Crea modelos de datos semánticos y basados en ontologías para la IA empresarial, el análisis de autoservicio, el razonamiento y el descubrimiento de conocimiento.
  • Evalúa y adopta estándares emergentes de IA, incluido el Model Context Protocol (MCP).
  • Gestiona un equipo de profesionales de IA y datos.
  • Realiza evaluaciones del personal y conversaciones sobre su impacto, y ofrece comentarios y orientación.
  • Apoya los planes de desarrollo y contrata, orienta y retiene talento de IA.
  • Fomenta una cultura de equipo colaborativa e inclusiva.
  • Establece objetivos y metas de desempeño del equipo que respalden las prioridades estratégicas.
  • Desarrolla equipos de ingeniería de alto rendimiento mediante la contratación, las entrevistas técnicas, la mentoría y el desarrollo del talento.
  • Proporciona liderazgo técnico mediante revisiones de arquitectura, diseño, código, soluciones de IA y preparación para producción.

Requisitos

  • Título universitario en una disciplina técnica o de diseño, como informática, diseño de software o ciencia de datos, y al menos siete años de experiencia pertinente.
  • Experiencia con importantes plataformas de análisis en la nube.
  • Experiencia con importantes plataformas de análisis de macrodatos.
  • Experiencia con IA generativa y modelos de lenguaje grandes líderes.
  • Experiencia implementando y gestionando cargas de trabajo de computación en la nube a gran escala para optimizar el rendimiento y los costos.
  • Dominio experto de SQL.
  • Amplia experiencia práctica con modelado conceptual, lógico y físico de datos, y almacenes de datos relacionales y no relacionales.
  • Sólida comprensión de la ingeniería y arquitectura de datos.
  • Experiencia demostrada diseñando y operando canalizaciones ETL/ELT y plataformas de datos modernas.
  • Experiencia preparando datos y diseñando arquitecturas de datos para aprendizaje automático e IA.
  • Capacidad para trabajar con datos estructurados y no estructurados a gran escala.
  • Experiencia con arquitecturas de datos en tiempo real y de transmisión, incluidas Kafka y las canalizaciones basadas en eventos.
  • Experiencia con marcos de computación distribuida.
  • Experiencia con servicios de IA nativos de la nube, como Azure AI y AWS SageMaker.
  • Experiencia con contenedores y orquestación.
  • Experiencia práctica con marcos de IA agéntica o herramientas de orquestación, y con los principales ecosistemas de plataformas de IA y datos.
  • Experiencia llevando soluciones de IA desde el prototipo hasta una producción confiable, supervisada y a escala.
  • Trayectoria en la transformación de negocios mediante datos e IA.
  • Buen criterio empresarial y capacidad para explicar temas técnicos complejos a públicos no técnicos.
  • Experiencia en organizaciones multinacionales o matriciales.
  • Se debe adjuntar un currículum a la solicitud.
  • La persona seleccionada debe superar una verificación de antecedentes penales.
  • Es posible que se exija a la persona seleccionada superar una prueba de detección de drogas previa al empleo.
  • Al presentar la solicitud, las personas deben estar autorizadas para trabajar de forma permanente en Estados Unidos, excepto quienes ya sean empleados de Daimler Truck North America y trabajen con una visa vigente de Daimler Truck North America para Estados Unidos.
  • Se prefiere un título avanzado en informática, IA, ciencia de datos o un campo relacionado.
  • Se valorará la experiencia con grandes conjuntos de datos y computación distribuida.
  • Se valorará la experiencia con GitHub u otra plataforma similar de desarrollo colaborativo.
  • Se valorará la experiencia con datos de fabricación, finanzas o posventa.
  • Se valorará el conocimiento de marcos normativos regionales y leyes de privacidad de datos.
  • Se valorarán los conocimientos de varios idiomas o la experiencia trabajando con culturas diversas.
  • Se valorará el liderazgo de opinión demostrado mediante publicaciones o ponencias.

Beneficios

  • Este puesto no ofrece ayuda para la reubicación.
  • Horario híbrido con cuatro días en la oficina y un día remoto por semana.
  • Igualdad de oportunidades en el empleo; se ofrece adaptación o asistencia especial durante el proceso de solicitud.
  • El proceso de contratación puede incluir una prueba de detección de drogas previa al empleo y una verificación de antecedentes penales.

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