A Caterpillar Inc. é uma empresa global de manufatura que desenvolve equipamentos pesados e motores para os setores de construção, mineração, energia e outras indústrias voltadas para infraestrutura. Seu portfólio de produtos inclui escavadeiras, tratores de esteiras, caminhões articulados e sistemas de geração de energia, apoiados por tecnologia avançada e uma rede mundial de concessionárias. Fundada em 1925, a empresa combina longa experiência industrial com o foco em melhorar a produtividade e promover equipamentos e operações mais sustentáveis.
Cientista de Dados Sênior, Análise de Remanufatura (Presencial)
Lidere soluções de machine learning, IA e Power BI para as operações sustentáveis de remanufatura da Caterpillar. Impulsione a análise de produção, os fluxos de trabalho governados e melhorias de negócios focadas nas partes interessadas.
Descrição
- Liderar o design, desenvolvimento e implantação de soluções avançadas de análise, machine learning e IA em toda a Divisão de Remanufatura
- Aplicar métodos de modelagem estatística, machine learning, otimização, previsão, simulação e experimentação
- Desenvolver, validar e operacionalizar modelos de análise descritiva e preditiva em Python
- Criar produtos analíticos e ferramentas de apoio à decisão usando resultados de machine learning, ativos de dados selecionados e relatórios do Power BI
- Trabalhar com as partes interessadas do negócio para definir problemas analíticos, métricas de sucesso, requisitos e comunicações de insights
- Pesquisar e implementar IA generativa, agentes inteligentes, interfaces de linguagem natural e soluções de automação
- Criar fluxos de trabalho governados e prontos para produção com Python, Kedro, dbt, Docker, AWS, Snowflake e Azure DevOps
- Colaborar com as equipes de engenharia de dados e plataformas em pipelines, modelos semânticos, estruturas de qualidade de dados e produtos de dados governados
- Estabelecer práticas de controle de código-fonte, revisão de código, testes automatizados, acompanhamento de experimentos, documentação de modelos, pipelines reproduzíveis e implantação
- Liderar o planejamento Agile, as revisões de design analítico, as revisões de modelos e a entrega de projetos
- Orientar colegas em ciência de dados, machine learning, desenvolvimento de IA e engenharia analítica
- Avançar produtos analíticos reutilizáveis e padronizados, reduzindo a dívida técnica
- Definir padrões para documentação de modelos, metadados, compartilhamento de conhecimento, monitoramento e suporte operacional
Requisitos
- Bacharelado em engenharia, ciência da computação ou outra área técnica, ou experiência profissional equivalente comprovada
- Experiência prática no desenvolvimento de soluções de ciência de dados e machine learning baseadas em Python, incluindo desenvolvimento, validação, implantação, monitoramento e melhoria contínua de modelos
- Sólidos conhecimentos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, previsão, otimização, análise estatística, engenharia de atributos, avaliação de modelos e aplicação de machine learning a problemas de negócios
- Experiência na criação de soluções habilitadas por IA, como aplicações de IA generativa, soluções de linguagem natural, agentes inteligentes ou ferramentas de automação
- Experiência prática com dbt, Kedro, AWS, Docker, Snowflake, Azure DevOps, Git e Power BI
- Capacidade de transformar necessidades de negócios ambíguas em abordagens analíticas estruturadas e comunicar os resultados com clareza
- Conhecimento prático de conceitos de engenharia de dados, padrões ELT e ETL, modelagem de dados e práticas de qualidade de dados
- Conhecimento de estatística empresarial, raciocínio analítico, machine learning, linguagens de programação, ferramentas de consulta e banco de dados e análise de requisitos
- É necessária a conclusão bem-sucedida de uma verificação de antecedentes
- É necessária a conclusão bem-sucedida de uma triagem de drogas e álcool
- Não há patrocínio de visto disponível
- Deve estar autorizado(a) a trabalhar sem patrocínio específico do empregador
Benefícios
- Possíveis oportunidades de bônus anual
- Férias remuneradas
- Feriados remunerados
- Cobertura médica, odontológica e oftalmológica
- Tempo remunerado para férias, feriados, atividades voluntárias e outros usos elegíveis
- Plano de poupança 401(k)
- Conta de poupança para despesas médicas
- Contas de gastos flexíveis
- Cobertura por incapacidade de curto e longo prazo
- Seguro de vida
- Licença parental remunerada
- Programas de estilo de vida saudável
- Programas de assistência aos funcionários
- Benefícios voluntários, como proteção contra acidentes e roubo de identidade
- Assistência para relocação dentro do país
- Oportunidades de desenvolvimento profissional
- Bônus de incentivo
- Descontos para funcionários
- Benefícios de adoção
- Reembolso de mensalidades