Expleo Group to globalny partner w dziedzinie inżynierii, technologii i doradztwa, który pomaga organizacjom przekształcać działalność operacyjną, tworzyć złożone produkty oraz usprawniać procesy produkcyjne i zarządzanie jakością. Firma działa w obszarach doradztwa, obronności i logistyki, oferując kompetencje w zakresie sztucznej inteligencji, cyfryzacji i cyberbezpieczeństwa. Założona w 1966 roku firma Expleo łączy ponad pięć dekad doświadczenia z zespołem 18 000 ekspertów pracujących w 29 krajach, wspierając innowacje i efektywność operacyjną.
Inżynier QDM ds. AI i uczenia maszynowego
Twórz rozwiązania w Pythonie i uczeniu maszynowym, korzystając z danych zakładów motoryzacyjnych i połączonych potoków danych. Pomagaj firmie Expleo rozwijać bezpieczniejszą, inteligentniejszą i bardziej zrównoważoną mobilność.
Opis
- Opracowuj technologie dla pojazdów autonomicznych, elektromobilności i cyfryzacji.
- Pomagaj klientom z branży motoryzacyjnej zwiększać wydajność i zrównoważony rozwój dzięki ciągłym innowacjom.
- Integruj technologie, które zwiększają bezpieczeństwo i wydajność pojazdów oraz ograniczają ich wpływ na środowisko.
- Wspieraj rozwój bezpieczniejszego, inteligentniejszego i bardziej ekologicznego transportu.
- Konfiguruj systemy do gromadzenia, przechowywania, przetwarzania i wizualizacji danych zakładowych.
- Łącz maszyny, sterowniki PLC, czujniki, systemy MES i ERP, systemy jakości oraz ręczne źródła danych na wspólnej platformie.
- Twórz potoki danych do zautomatyzowanego przesyłania i integracji.
- Chroń dane za pomocą zabezpieczeń, kopii zapasowych i kontroli dostępu.
- Wyjaśniaj złożone zagadnienia techniczne osobom bez przygotowania technicznego.
Wymagania
- Mieć 2–5 lat praktycznego doświadczenia w analizie danych i uczeniu maszynowym; osoby z dyplomem powinny mieć 3–6 lat doświadczenia.
- Posługiwać się Pythonem i odpowiednimi bibliotekami, takimi jak pandas, scikit-learn, TensorFlow i PyTorch.
- Znać analizę statystyczną i algorytmy uczenia maszynowego.
- Mieć doświadczenie w wizualizacji danych za pomocą Matplotlib, Seaborn i Tableau.
- Znać SQL i zarządzanie bazami danych.
- Znać infrastrukturę danych, w tym ich gromadzenie, przechowywanie, przetwarzanie i wizualizację.
- Mieć doświadczenie w podłączaniu maszyn, sterowników PLC, czujników, systemów MES i ERP, systemów jakości oraz ręcznych źródeł danych do wspólnej platformy.
- Mieć doświadczenie w tworzeniu potoków danych do zautomatyzowanego przesyłania i integracji danych.
- Znać zasady bezpieczeństwa danych, tworzenia kopii zapasowych i kontroli dostępu.
- Umieć skutecznie rozwiązywać problemy i zwracać uwagę na szczegóły.
- Skutecznie pracować samodzielnie i zespołowo.
- Jasno wyjaśniać złożone zagadnienia techniczne osobom bez przygotowania technicznego.
- Znać podstawy obsługi programów Excel, PowerPoint i Word.
- Mieć tytuł BE w dziedzinie inżynierii mechanicznej lub samochodowej, informatyki, nauki o danych, statystyki albo pokrewnej; alternatywnie DME w dziedzinie inżynierii mechanicznej lub samochodowej albo pokrewnej.
- Chętnie się uczyć i wdrażać rozwiązania.
- Skutecznie komunikować się z różnymi interesariuszami.
- świadczenia i pola.
Benefity
- Praca w środowisku opartym na współpracy.
- Możliwość ciągłego rozwoju i udziału w akredytowanych szkoleniach.
- Dostęp do światowej klasy ekosystemu edukacyjnego.
- Praca z czołowymi firmami i markami z różnych sektorów.