제너럴 모터스는 차량 엔지니어링, 생산, 운송 및 정보기술 분야에서 사업을 운영하는 글로벌 자동차·제조 기업입니다. 1908년에 설립된 GM은 모빌리티의 발전을 목표로 기술을 개발하며, 사고 제로, 배출가스 제로, 교통 정체 제로라는 비전을 추구합니다. 전 세계 사업부에서는 다양한 전문 분야의 대규모 팀이 협력해 혁신, 지속 가능한 교통, 자동차 산업의 미래에 집중하고 있습니다.
제너럴 모터스 워런 하이브리드 근무 데이터 사이언티스트
제너럴 모터스의 차량 품질 운영을 위한 AI와 디지털 전환을 추진합니다. 예측 모델, 데이터 파이프라인 및 의사결정 지원 인터페이스를 개발합니다.
설명
- GM 품질 커넥티드 고객 지속적 개선 부문의 디지털 전환과 AI 활용을 지원
- 이해관계자의 요구를 수집하고 명확히 파악
- 새로운 데이터 파이프라인을 설계하고 제공
- AI 및 머신러닝 솔루션 개발
- 직접적인 의사결정을 지원하는 인터페이스 생성
- 품질 팀을 위한 고영향 분석을 추천하고 구현
- 예측 및 처방 모델과 머신러닝 알고리즘 구축
- 다양한 데이터를 검토하여 추세와 패턴 식별
- 분석을 위해 정형 및 비정형 데이터 준비
- 모델 성능을 추적하고 효과 유지
- 데이터 시각화와 스토리텔링을 통해 복잡한 결과 설명
- 부서 간 기술 팀과 협력하여 분석 데이터 세트와 사용자 인터페이스 제공
- 모델, 워크플로 및 기술 프로세스 문서화
- 반복 가능하고 확장 가능한 코드와 프로세스를 개발하여 제공 효율성 향상
지원 자격
- 데이터 과학, 분석, 운영 연구, 공학, 경영, 통계학, 경제학, 컴퓨터 과학, 응용 수학 또는 기타 정량적 분야의 학사 학위
- 데이터 사이언티스트 또는 관련 직무에서 2년 이상의 경력
- 대규모 분석 데이터 세트 또는 머신러닝 모델을 개발, 배포 및 모니터링한 경험
- Python 또는 이에 준하는 프로그래밍 언어 숙련도
- SQL, Spark 또는 이에 준하는 쿼리 기술 숙련도
- Power BI, Tableau 또는 이에 준하는 시각화 도구 숙련도
- Databricks 또는 이에 준하는 데이터 레이크 플랫폼 숙련도
- 다양한 기술 팀과 협업하여 분석 데이터 세트를 생성하는 능력
- 품질을 유지하면서 여러 우선순위와 프로젝트를 관리하는 능력
- 뛰어난 경청 및 의사소통 능력
- 협업 중심의 팀워크 방식
- 폭넓은 비즈니스 맥락을 실행 가능한 인사이트와 권고 사항으로 연결하는 능력
- 현재 또는 향후 H-1B, OPT, STEM OPT, CPT, TN, J-1 또는 기타 이민 지원을 포함한 GM의 이민 후원을 필요로 하지 않아야 함
- 컴퓨터 과학, 경영, 통계학, 수학 또는 관련 분야의 석사 또는 박사 학위 우대
복리후생
- 직장과 가정에서의 웰빙을 지원하도록 설계된 리소스
- Total Rewards 리소스 이용
- 장애가 있는 지원자에게 합리적인 편의 제공