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Caterpillar Inc.
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AérospatialeConstructionIndustrie manufacturière
Caterpillar Inc. est une entreprise industrielle mondiale qui développe des équipements lourds et des moteurs pour les secteurs de la construction, de l’exploitation minière, de l’énergie et d’autres industries axées sur les infrastructures. Son portefeuille de produits comprend des excavatrices, des bulldozers, des tombereaux articulés et des systèmes de production d’énergie, soutenus par des technologies avancées et un réseau mondial de concessionnaires. Fondée en 1925, l’entreprise associe une longue expertise industrielle à une volonté d’améliorer la productivité et de faire progresser des équipements et des opérations plus durables.
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Offres de l’entreprise

Scientifique des données senior, analytique de remanufacturation (sur site)

Pilotez des solutions de machine learning, d’IA et de Power BI pour les opérations durables de remanufacturation de Caterpillar. Faites progresser l’analytique de production, les flux de travail gouvernés et les améliorations métier axées sur les parties prenantes.

USÉtats-UnisILIllinoisMSMississippiNDDakota du NordTXTexas
112 710 $ – 183 140 $ / an
Sur siteTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
AWSAzureDockerETLPython

Description

  • Piloter la conception, le développement et le déploiement de solutions avancées d’analytique, de machine learning et d’IA dans toute la division Reman
  • Appliquer des méthodes de modélisation statistique, de machine learning, d’optimisation, de prévision, de simulation et d’expérimentation
  • Développer, valider et mettre en production des modèles d’analytique descriptive et prédictive en Python
  • Créer des produits analytiques et des outils d’aide à la décision à l’aide de résultats de machine learning, d’actifs de données sélectionnés et de rapports Power BI
  • Collaborer avec les parties prenantes métier pour définir les problèmes analytiques, les indicateurs de réussite, les exigences et la communication des résultats
  • Rechercher et mettre en œuvre l’IA générative, les agents intelligents, les interfaces en langage naturel et les solutions d’automatisation
  • Construire des flux de travail gouvernés et prêts pour la production avec Python, Kedro, dbt, Docker, AWS, Snowflake et Azure DevOps
  • Collaborer avec les équipes d’ingénierie des données et des plateformes sur les pipelines, les modèles sémantiques, les cadres de qualité des données et les produits de données gouvernés
  • Établir des pratiques de gestion du code source, de revue de code, de tests automatisés, de suivi des expérimentations, de documentation des modèles, de pipelines reproductibles et de déploiement
  • Piloter la planification Agile, les revues de conception analytique, les revues de modèles et la livraison des projets
  • Accompagner les collègues en science des données, machine learning, développement de l’IA et ingénierie analytique
  • Faire progresser des produits analytiques réutilisables et standardisés tout en réduisant la dette technique
  • Définir des normes pour la documentation des modèles, les métadonnées, le partage des connaissances, la supervision et le support opérationnel

Exigences

  • Diplôme de licence en ingénierie, informatique ou dans un autre domaine technique, ou expérience professionnelle équivalente démontrée
  • Expérience pratique du développement de solutions de science des données et de machine learning basées sur Python, notamment du développement, de la validation, du déploiement, de la supervision et de l’amélioration continue des modèles
  • Solides connaissances de l’apprentissage supervisé et non supervisé, de la prévision, de l’optimisation, de l’analyse statistique, de l’ingénierie des caractéristiques, de l’évaluation des modèles et de l’application du machine learning aux problèmes métier
  • Expérience dans la création de solutions basées sur l’IA, telles que des applications d’IA générative, des solutions en langage naturel, des agents intelligents ou des outils d’automatisation
  • Expérience pratique de dbt, Kedro, AWS, Docker, Snowflake, Azure DevOps, Git et Power BI
  • Capacité à transformer des besoins métier ambigus en approches analytiques structurées et à communiquer clairement les résultats
  • Bonne connaissance pratique des concepts d’ingénierie des données, des modèles ELT et ETL, de la modélisation des données et des pratiques de qualité des données
  • Connaissance des statistiques d’entreprise, du raisonnement analytique, du machine learning, des langages de programmation, des outils de requête et de base de données et de l’analyse des exigences
  • La réussite d’une vérification des antécédents est requise
  • La réussite d’un dépistage de drogues et d’alcool est requise
  • Aucun parrainage de visa n’est disponible
  • Être autorisé(e) à travailler sans parrainage spécifique de l’employeur

Avantages

  • Possibilités potentielles de prime annuelle
  • Congés payés
  • Jours fériés payés
  • Couverture médicale, dentaire et optique
  • Congés payés pour les vacances, les jours fériés, les activités bénévoles et autres utilisations admissibles
  • Plan d’épargne 401(k)
  • Compte d’épargne santé
  • Comptes de dépenses flexibles
  • Couverture invalidité de courte et de longue durée
  • Assurance vie
  • Congé parental payé
  • Programmes favorisant un mode de vie sain
  • Programmes d’aide aux employés
  • Avantages volontaires tels que la protection contre les accidents et le vol d’identité
  • Aide à la relocalisation dans le pays
  • Possibilités de développement professionnel
  • Prime d’intéressement
  • Réductions pour les employés
  • Avantages liés à l’adoption
  • Remboursement des frais de scolarité

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