
シニアデータサイエンティスト、再製造分析(オンサイト)
Caterpillarの持続可能な再製造業務に向けた機械学習、AI、Power BIソリューションを主導します。生産分析、ガバナンスされたワークフロー、ステークホルダーを重視した業務改善を推進します。
仕事内容
- 再製造部門全体における高度な分析、機械学習、AIソリューションの設計、開発、導入を主導する
- 統計モデリング、機械学習、最適化、予測、シミュレーション、実験の手法を適用する
- Pythonで記述的分析モデルと予測分析モデルを開発、検証し、運用化する
- 機械学習の出力、整備されたデータ資産、Power BIレポートを活用して分析製品と意思決定支援ツールを作成する
- ビジネスステークホルダーと協力し、分析課題、成功指標、要件、インサイトの伝達方法を定義する
- 生成AI、インテリジェントエージェント、自然言語インターフェース、自動化ソリューションを研究し、実装する
- Python、Kedro、dbt、Docker、AWS、Snowflake、Azure DevOpsを使用して、ガバナンスされた本番対応ワークフローを構築する
- データエンジニアリングチームおよびプラットフォームチームと連携し、パイプライン、セマンティックモデル、データ品質フレームワーク、ガバナンスされたデータ製品に取り組む
- ソース管理、コードレビュー、自動テスト、実験追跡、モデル文書化、再現可能なパイプライン、デプロイの実践を確立する
- アジャイル計画、分析設計レビュー、モデルレビュー、プロジェクト遂行を主導する
- データサイエンス、機械学習、AI開発、分析エンジニアリング分野の同僚を指導する
- 再利用可能で標準化された分析製品を発展させながら、技術的負債を削減する
- モデル文書、メタデータ、知識共有、監視、運用サポートの基準を定める
応募要件
- 工学、コンピューターサイエンス、その他の技術分野の学士号、または同等の実務経験
- モデル開発、検証、デプロイ、監視、継続的改善を含む、Pythonベースのデータサイエンスおよび機械学習ソリューション開発の実務経験
- 教師あり学習と教師なし学習、予測、最適化、統計分析、特徴量エンジニアリング、モデル評価、および機械学習のビジネス課題への適用に関する深い知識
- 生成AIアプリケーション、自然言語ソリューション、インテリジェントエージェント、自動化ツールなど、AI対応ソリューションの作成経験
- dbt、Kedro、AWS、Docker、Snowflake、Azure DevOps、Git、Power BIの実務経験
- 曖昧なビジネスニーズを構造化された分析アプローチに変換し、調査結果を明確に伝える能力
- データエンジニアリングの概念、ELTおよびETLパターン、データモデリング、データ品質プラクティスに関する実務知識
- ビジネス統計、分析的思考、機械学習、プログラミング言語、クエリおよびデータベースツール、要件分析に関する知識
- 身元調査を正常に完了することが必要
- 薬物およびアルコール検査を正常に完了することが必要
- ビザのスポンサーシップは利用できない
- 雇用主固有のスポンサーシップなしで就労する資格を有すること
福利厚生
- 年間ボーナスの可能性
- 有給休暇
- 有給祝日
- 医療、歯科、眼科の補償
- 休暇、祝日、ボランティア活動、その他の対象用途に利用できる有給休暇
- 401(k)貯蓄プラン
- 医療貯蓄口座
- フレキシブル支出口座
- 短期および長期障害補償
- 生命保険
- 有給育児休暇
- 健康的なライフスタイルプログラム
- 従業員支援プログラム
- 傷害補償や個人情報盗難保護などの任意福利厚生
- 国内転居支援
- キャリア開発の機会
- インセンティブボーナス
- 従業員割引
- 養子縁組給付
- 授業料 reimbursement









