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Daimler Truck North America
Daimler Truck North America
Sponsor per visto H1BAutomotiveLogisticaTrasporti
Daimler Truck North America sviluppa e fornisce veicoli, tecnologie e servizi per il settore del trasporto commerciale. Il suo portafoglio comprende autocarri medi e pesanti, autobus scolastici, telai e soluzioni di trasporto associate ai marchi Freightliner, Western Star e Thomas Built Buses. L’azienda riunisce competenze di ingegneria, produzione, marketing e servizi, con l’obiettivo di promuovere l’innovazione e la sostenibilità nei settori della logistica, dell’automotive e dei trasporti.
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Offerte dell’azienda

Responsabile II di data science

Guida l’architettura AI, gli agenti di generazione aumentata dal recupero (RAG) e le piattaforme dati scalabili di Daimler Truck North America. Coordina i team che sviluppano soluzioni AI governate per le attività di produzione, finanza e post-vendita.

USStati UnitiOROregonIbridoTempo pienoSeniorLeadLingua Richiesta: ingleseData scientist
AWSAzureCloudETLKafkaSQL

Descrizione

  • Sviluppa prodotti di dati e AI utilizzando le basi dati di DTNA e Daimler Truck e le tecnologie emergenti.
  • Guida l’architettura dei dati, l’implementazione dell’AI e la collaborazione tra le regioni.
  • Esamina le architetture e fornisce consulenza sull’orientamento tecnico, la fattibilità e la scalabilità delle iniziative AI.
  • Individua opportunità ad alto impatto per dati e AI nelle unità aziendali e nelle regioni.
  • Coordina le soluzioni di dati e AI con i responsabili dei dati, gli architetti e i responsabili tecnici di gruppo di DTG.
  • Collabora con DTICI per definire standard e soluzioni globali per l’architettura dei dati e dell’AI.
  • Adatta le soluzioni globali di dati e AI alle esigenze regionali e ai requisiti normativi.
  • Promuove la condivisione interna delle conoscenze tramite comunità di pratica dedicate ai dati e all’AI.
  • Mantiene la piattaforma dati aziendale scalabile e pronta per l’AI, con dati individuabili, governati e utilizzabili.
  • Collabora con i responsabili aziendali per selezionare casi d’uso di valore e sviluppare prove di concetto e prodotti minimi funzionanti.
  • Valuta e sperimenta strumenti, piattaforme, modelli e fornitori di AI e consiglia roadmap architetturali.
  • Utilizza l’AI per migliorare la preparazione, la qualità e la documentazione dei dati, nonché l’automazione.
  • Crea modelli, pipeline e pratiche MLOps e LLMOps per distribuire e scalare soluzioni AI.
  • Applica pratiche di AI responsabile conformi agli standard di sicurezza, privacy, qualità e governance.
  • Fornisce consulenza alle parti interessate sulle capacità dell’AI e le aiuta a sviluppare competenze pertinenti e a stabilire le priorità di lavoro.
  • Guida la progettazione e la realizzazione pratica di soluzioni aziendali basate su RAG e agenti.
  • Sviluppa agenti AI aziendali con RAG, recupero semantico, ricerca vettoriale, orchestrazione degli strumenti e flussi di lavoro multiagente.
  • Definisce misure di qualità dell’AI e framework di valutazione, inclusi set di dati di riferimento, pipeline, processi di valutazione tramite LLM e test di regressione.
  • Crea modelli di dati semantici e basati su ontologie per AI aziendale, analisi self-service, ragionamento e scoperta della conoscenza.
  • Valuta e adotta standard AI emergenti, incluso il Model Context Protocol (MCP).
  • Gestisce un team di professionisti dell’AI e dei dati.
  • Conduce valutazioni dei dipendenti e colloqui sull’impatto, fornendo riscontri e indicazioni.
  • Supporta i piani di sviluppo e seleziona, affianca e trattiene talenti AI.
  • Promuove una cultura di team collaborativa e inclusiva.
  • Definisce obiettivi e traguardi di rendimento del team a supporto delle priorità strategiche.
  • Sviluppa team di ingegneria ad alte prestazioni attraverso assunzioni, colloqui tecnici, mentoring e sviluppo dei talenti.
  • Fornisce leadership tecnica attraverso revisioni di architettura, progettazione, codice, soluzioni AI e preparazione alla produzione.

Requisiti

  • Laurea in una disciplina tecnica o di progettazione, come informatica, progettazione software o data science, e almeno sette anni di esperienza pertinente.
  • Esperienza con le principali piattaforme di analisi cloud.
  • Esperienza con le principali piattaforme di analisi dei big data.
  • Esperienza con l’AI generativa e i principali modelli linguistici di grandi dimensioni.
  • Esperienza nella distribuzione e gestione di carichi di lavoro di calcolo cloud di grandi dimensioni per ottimizzare prestazioni e costi.
  • Competenze SQL di livello esperto.
  • Ampia esperienza pratica nella modellazione concettuale, logica e fisica dei dati e nella gestione di archivi di dati relazionali e non relazionali.
  • Solida conoscenza dell’ingegneria e dell’architettura dei dati.
  • Esperienza comprovata nella progettazione e gestione di pipeline ETL/ELT e piattaforme dati moderne.
  • Esperienza nella preparazione e progettazione dell’architettura dei dati per l’apprendimento automatico e l’AI.
  • Capacità di lavorare su larga scala con dati strutturati e non strutturati.
  • Esperienza con architetture di dati in streaming e in tempo reale, inclusi Kafka e pipeline basate su eventi.
  • Esperienza con framework di calcolo distribuito.
  • Esperienza con servizi AI cloud-native come Azure AI e AWS SageMaker.
  • Esperienza con containerizzazione e orchestrazione.
  • Esperienza pratica con framework di AI agentica o strumenti di orchestrazione e con i principali ecosistemi di piattaforme dati e AI.
  • Esperienza nel portare soluzioni AI dal prototipo alla produzione affidabile e monitorata su larga scala.
  • Esperienza comprovata nella trasformazione aziendale attraverso dati e AI.
  • Ottimo giudizio aziendale e capacità di spiegare argomenti tecnici complessi a interlocutori non tecnici.
  • Esperienza in organizzazioni multinazionali o a matrice.
  • È necessario allegare un curriculum alla candidatura.
  • La persona selezionata deve superare un controllo dei precedenti penali.
  • La persona selezionata potrebbe dover superare un test antidroga pre-assunzione.
  • Al momento della candidatura, è necessario essere autorizzati a lavorare stabilmente negli Stati Uniti, ad eccezione dei dipendenti attuali di Daimler Truck North America che lavorano con un visto statunitense Daimler Truck North America già in essere.
  • È preferibile un titolo di studio avanzato in informatica, AI, data science o un campo correlato.
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con grandi set di dati e il calcolo distribuito.
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con GitHub o una piattaforma collaborativa di sviluppo simile.
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con dati di produzione, finanza o post-vendita.
  • Costituisce titolo preferenziale la familiarità con i quadri normativi regionali e le leggi sulla privacy dei dati.
  • Costituiscono titolo preferenziale la conoscenza di più lingue o l’esperienza di lavoro con culture diverse.
  • Costituisce titolo preferenziale la leadership di pensiero dimostrata attraverso pubblicazioni o interventi.

Benefit

  • Per questa posizione non è previsto un contributo per il trasferimento.
  • Orario ibrido con quattro giorni in ufficio e un giorno da remoto alla settimana.
  • Pari opportunità di lavoro; durante la procedura di candidatura sono disponibili accomodamenti o assistenza speciale.
  • La procedura di assunzione può includere un test antidroga pre-assunzione e un controllo dei precedenti penali.

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