Gauss Labs opracowuje przemysłowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla sektora produkcyjnego, wykorzystując uczenie maszynowe do monitorowania i sterowania procesami oraz wykrywania anomalii. Portfolio produktów firmy obejmuje Panoptes Virtual Metrology, Image Metrology i Root Cause Analysis, które pomagają producentom zwiększać precyzję procesów i efektywność operacyjną. Początkowo firma koncentruje się na produkcji półprzewodników, a następnie rozszerza zastosowanie swoich rozwiązań AI na branżę motoryzacyjną, produkcję baterii, elektronikę i farmację.
Starszy specjalista ds. danych, AI w produkcji (praca hybrydowa)
Kieruj inicjatywami z zakresu AI i analizy danych dla produkcji w Gauss Labs w modelu hybrydowym. Twórz skalowalne rozwiązania przemysłowego AI, łącząc analizę danych klientów, modelowanie i współpracę między zespołami produktowymi.
Opis
- Tworzyć i wdrażać dopasowane rozwiązania AI dla środowisk produkcyjnych
- Analizować dane produkcyjne w celu identyfikowania możliwości i budowania modeli predykcyjnych
- Bezpośrednio współpracować z klientami, określać ich potrzeby i dostarczać zrozumiałe rozwiązania oparte na danych
- Koordynować współpracę z zespołami wewnętrznymi w celu weryfikacji wykonalności, skalowalności i zgodności z produktem
- Przedstawiać wyniki analiz odbiorcom technicznym i nietechnicznym
- Kierować tworzeniem zaawansowanych aplikacji AI dla zastosowań produkcyjnych
- Wyciągać wnioski ze zbiorów danych klientów, aby identyfikować wartościowe możliwości
- Budować niestandardowe modele danych i narzędzia analityczne zgodnie z wymaganiami klientów
- Współpracować z różnymi działami przy tworzeniu produktów AI i kształtowaniu potencjalnych ulepszeń produktu
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim lub magisterskim w dziedzinie inżynierii, nauk ścisłych lub pokrewnej dyscyplinie
- Co najmniej trzy lata doświadczenia w prowadzeniu projektów AI lub data science w produkcji półprzewodników lub innej branży produkcyjnej
- Udowodniona umiejętność rozwiązywania złożonych problemów oraz silne podejście zorientowane na klienta
- Biegłość w Pythonie i SQL
- Umiejętność efektywnej pracy zarówno samodzielnej, jak i zespołowej
- Preferowany tytuł magistra informatyki, analizy danych lub pokrewnej dziedziny
- Preferowane doświadczenie w modelowaniu predykcyjnym i korzystaniu z usług chmurowych, takich jak AWS, Azure lub Google Cloud
- Preferowane wysoko rozwinięte umiejętności komunikacyjne, w tym zdolność jasnego wyjaśniania złożonych zagadnień technicznych