Daimler Truck North Americaは、商用輸送業界向けに車両、技術、サービスを開発・提供しています。製品ポートフォリオには、中型・大型トラック、スクールバス、シャシーのほか、Freightliner、Western Star、Thomas Built Busesに関連する輸送ソリューションが含まれます。同社は、エンジニアリング、製造、マーケティング、サービスの専門知識を結集し、物流、自動車、輸送分野におけるイノベーションと持続可能性の推進に取り組んでいます。
データサイエンス・スーパーバイザー II
ダイムラー・トラック・ノースアメリカで、AIアーキテクチャ、検索拡張生成（RAG）エージェント、スケーラブルなデータプラットフォームを統括します。 製造、財務、アフターマーケット業務向けに、ガバナンスの整ったAIソリューションを構築するチームを導きます。
仕事内容
- DTNAおよびダイムラー・トラックのデータ基盤と新興技術を活用して、データおよびAI製品を開発します。
- データアーキテクチャ、AI導入、地域をまたぐ連携を主導します。
- アーキテクチャをレビューし、AI施策の技術的方向性、実現可能性、拡張性について助言します。
- 事業部門や各地域における、データとAIの大きな効果が見込める機会を見つけます。
- DTGのデータリード、アーキテクト、グループの技術リーダーと連携し、データおよびAIソリューションを推進します。
- DTICIと協力して、グローバルなデータおよびAIアーキテクチャの標準とソリューションを策定します。
- 地域のニーズや規制要件に合わせて、グローバルなデータおよびAIソリューションを適用します。
- データおよびAIの実践コミュニティを通じて、社内の知識共有を促進します。
- データを見つけやすく、適切に管理され、利用可能な状態に保ち、企業データプラットフォームの拡張性とAI対応を維持します。
- 事業リーダーと連携して価値のあるユースケースを選び、概念実証や最小実用製品を開発します。
- AIツール、プラットフォーム、モデル、ベンダーを評価して試験導入し、アーキテクチャのロードマップを提案します。
- AIを活用してデータ準備、品質、文書化、自動化を改善します。
- AIソリューションの導入と拡張に向けたパターン、パイプライン、MLOpsおよびLLMOpsの実践を構築します。
- セキュリティ、プライバシー、品質、ガバナンスの基準を満たす責任あるAIの実践を適用します。
- 関係者にAIの機能を説明し、必要なスキルの習得や作業の優先順位付けを支援します。
- 企業規模のRAGおよびエージェント型ソリューションの設計を主導し、実装を自ら推進します。
- RAG、セマンティック検索、ベクトル検索、ツール連携、マルチエージェントのワークフローを用いて、企業向けAIエージェントを構築します。
- 参照データセット、パイプライン、LLMによる判定プロセス、回帰テストなどを含む、AI品質指標と評価フレームワークを策定します。
- 企業AI、セルフサービス分析、推論、知識発見のためのセマンティックおよびオントロジーベースのデータモデルを作成します。
- Model Context Protocol（MCP）を含む、新しいAI標準を評価して採用します。
- AIおよびデータの専門職チームを管理します。
- 従業員の評価や業績に関する面談を行い、フィードバックと指導を提供します。
- 育成計画を支援し、AI人材の採用、育成、定着に取り組みます。
- 協力的で包摂的なチーム文化を築きます。
- 戦略上の優先事項を支えるチーム目標と業績目標を設定します。
- 採用、技術面接、メンタリング、人材育成を通じて、高い成果を上げるエンジニアリングチームを育成します。
- アーキテクチャ、設計、コード、AIソリューション、本番運用への準備状況をレビューし、技術面でチームをリードします。
応募要件
- コンピューターサイエンス、ソフトウェア設計、データサイエンスなどの技術または設計分野の学士号と、関連する7年以上の経験。
- 主要なクラウド分析プラットフォームの使用経験。
- 主要なビッグデータ分析プラットフォームの使用経験。
- 生成AIおよび主要な大規模言語モデルの経験。
- 性能とコスト効率を考慮し、大規模なクラウドコンピューティングのワークロードを展開・管理した経験。
- エキスパートレベルのSQLスキル。
- 概念、論理、物理データモデリングおよびリレーショナル／非リレーショナルデータストアに関する豊富な実務経験。
- データエンジニアリングとアーキテクチャに関する深い理解。
- ETL/ELTパイプラインと最新のデータプラットフォームを設計、運用した実績。
- 機械学習やAIに使用するデータの準備とアーキテクチャ設計の経験。
- 大規模な構造化データおよび非構造化データを扱う能力。
- Kafkaやイベント駆動型パイプラインを含む、ストリーミングおよびリアルタイムデータアーキテクチャの経験。
- 分散コンピューティングフレームワークの使用経験。
- Azure AIやAWS SageMakerなど、クラウドネイティブなAIサービスの使用経験。
- コンテナ化とオーケストレーションの経験。
- エージェント型AIフレームワークまたはオーケストレーションツール、および主要なAI・データプラットフォームのエコシステムに関する実務経験。
- AIソリューションをプロトタイプから、信頼性が高く監視可能な大規模本番環境へ展開した経験。
- データとAIを通じて事業変革を実現した実績。
- 優れたビジネス判断力と、複雑な技術的内容を非技術者に説明する能力。
- 多国籍組織またはマトリックス型組織での経験。
- 応募には履歴書の添付が必要です。
- 採用候補者は犯罪歴調査に合格する必要があります。
- 採用候補者は入社前の薬物検査を求められる場合があります。
- 現行の米国ダイムラー・トラック・ノースアメリカのビザで勤務する同社の現職社員を除き、応募時に米国で永続的に就労できる資格が必要です。
- コンピューターサイエンス、AI、データサイエンスまたは関連分野の上級学位があれば尚可。
- 大規模データセットや分散コンピューティングの経験があれば尚可。
- GitHubまたは同様の共同開発プラットフォームの使用経験があれば尚可。
- 製造、財務、アフターマーケットのデータを扱った経験があれば尚可。
- 地域の規制枠組みやデータプライバシー法に関する知識があれば尚可。
- 複数言語のスキル、または異文化環境での業務経験があれば尚可。
- 出版物や講演を通じて専門分野を牽引した実績があれば尚可。
福利厚生
- この職種では転居支援は提供されません。
- 週4日はオフィス勤務、週1日はリモート勤務のハイブリッド勤務です。
- 雇用機会は均等に提供され、応募手続き中の配慮や特別な支援を利用できます。
- 採用プロセスには、入社前の薬物検査および犯罪歴調査が含まれる場合があります。
