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Caterpillar Inc.
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AerospazialeEdiliziaIndustria manifatturiera
Caterpillar Inc. è un’azienda manifatturiera globale che sviluppa macchinari pesanti e motori per i settori dell’edilizia, dell’estrazione mineraria, dell’energia e per altre industrie incentrate sulle infrastrutture. Il suo portafoglio comprende escavatori, bulldozer, autocarri articolati e sistemi di alimentazione, supportati da tecnologie avanzate e da una rete mondiale di concessionari. Fondata nel 1925, l’azienda unisce una lunga esperienza industriale a un impegno volto a migliorare la produttività e a promuovere attrezzature e operazioni più sostenibili.
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Offerte dell’azienda

Data scientist senior, analisi della rigenerazione (in sede)

Guida soluzioni di machine learning, IA e Power BI per le operazioni sostenibili di rigenerazione di Caterpillar. Promuovi l’analisi della produzione, i flussi di lavoro governati e i miglioramenti aziendali orientati agli stakeholder.

USStati UnitiILIllinoisMSMississippiNDDakota del NordTXTexas
112.710 $ – 183.140 $ / anno
In sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
AWSAzureDockerETLPython

Descrizione

  • Guidare la progettazione, lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni avanzate di analisi, machine learning e IA in tutta la Divisione Rigenerazione
  • Applicare metodi di modellazione statistica, machine learning, ottimizzazione, previsione, simulazione e sperimentazione
  • Sviluppare, validare e rendere operativi modelli di analisi descrittiva e predittiva in Python
  • Creare prodotti analitici e strumenti di supporto alle decisioni utilizzando risultati di machine learning, risorse di dati curate e report Power BI
  • Collaborare con gli stakeholder aziendali per definire problemi analitici, metriche di successo, requisiti e comunicazioni degli insight
  • Ricercare e implementare IA generativa, agenti intelligenti, interfacce in linguaggio naturale e soluzioni di automazione
  • Creare flussi di lavoro governati e pronti per la produzione con Python, Kedro, dbt, Docker, AWS, Snowflake e Azure DevOps
  • Collaborare con i team di ingegneria dei dati e delle piattaforme su pipeline, modelli semantici, framework per la qualità dei dati e prodotti di dati governati
  • Stabilire pratiche per il controllo del codice sorgente, la revisione del codice, i test automatizzati, il monitoraggio degli esperimenti, la documentazione dei modelli, le pipeline riproducibili e il deployment
  • Guidare la pianificazione Agile, le revisioni della progettazione analitica, le revisioni dei modelli e la consegna dei progetti
  • Fare da mentore ai colleghi in materia di data science, machine learning, sviluppo dell’IA e ingegneria analitica
  • Promuovere prodotti analitici riutilizzabili e standardizzati riducendo al contempo il debito tecnico
  • Definire standard per la documentazione dei modelli, i metadati, la condivisione delle conoscenze, il monitoraggio e il supporto operativo

Requisiti

  • Laurea in ingegneria, informatica o altro campo tecnico, oppure comprovata esperienza lavorativa equivalente
  • Esperienza pratica nello sviluppo di soluzioni di data science e machine learning basate su Python, inclusi sviluppo, validazione, deployment, monitoraggio e miglioramento continuo dei modelli
  • Solida conoscenza dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, della previsione, dell’ottimizzazione, dell’analisi statistica, dell’ingegneria delle caratteristiche, della valutazione dei modelli e dell’applicazione del machine learning ai problemi aziendali
  • Esperienza nella creazione di soluzioni abilitate dall’IA, come applicazioni di IA generativa, soluzioni in linguaggio naturale, agenti intelligenti o strumenti di automazione
  • Esperienza pratica con dbt, Kedro, AWS, Docker, Snowflake, Azure DevOps, Git e Power BI
  • Capacità di trasformare esigenze aziendali ambigue in approcci analitici strutturati e comunicare chiaramente i risultati
  • Conoscenza operativa dei concetti di ingegneria dei dati, dei modelli ELT ed ETL, della modellazione dei dati e delle pratiche di qualità dei dati
  • Conoscenza delle statistiche aziendali, del ragionamento analitico, del machine learning, dei linguaggi di programmazione, degli strumenti di query e database e dell’analisi dei requisiti
  • È richiesto il completamento con esito positivo di un controllo dei precedenti
  • È richiesto il completamento con esito positivo di uno screening per droghe e alcol
  • Non è disponibile sponsorizzazione per il visto
  • È necessario essere autorizzati a lavorare senza sponsorizzazione specifica del datore di lavoro

Benefit

  • Possibili opportunità di bonus annuale
  • Ferie retribuite
  • Festività retribuite
  • Copertura medica, odontoiatrica e oculistica
  • Permessi retribuiti per ferie, festività, attività di volontariato e altri utilizzi idonei
  • Piano di risparmio 401(k)
  • Conto di risparmio sanitario
  • Conti di spesa flessibili
  • Copertura per invalidità a breve e lungo termine
  • Assicurazione sulla vita
  • Congedo parentale retribuito
  • Programmi per uno stile di vita sano
  • Programmi di assistenza ai dipendenti
  • Benefit volontari come la protezione contro gli infortuni e il furto d’identità
  • Assistenza per il trasferimento nazionale
  • Opportunità di sviluppo professionale
  • Bonus di incentivazione
  • Sconti per i dipendenti
  • Benefit per l’adozione
  • Rimborso delle tasse universitarie

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