A Daimler Truck North America desenvolve e fornece veículos, tecnologias e serviços para a indústria de transporte comercial. Seu portfólio inclui caminhões médios e pesados, ônibus escolares, chassis e soluções de transporte relacionadas às marcas Freightliner, Western Star e Thomas Built Buses. A empresa reúne conhecimentos especializados em engenharia, fabricação, marketing e serviços, com foco em promover a inovação e a sustentabilidade nos setores de logística, automotivo e transporte.
Supervisor II de Ciência de Dados
Lidere a arquitetura de IA, agentes de geração aumentada por recuperação (RAG) e plataformas de dados escaláveis na Daimler Truck North America. Oriente equipes que desenvolvem soluções de IA com governança para operações de manufatura, finanças e pós-venda.
Descrição
- Desenvolva produtos de dados e IA usando as bases de dados da DTNA e da Daimler Truck, além de tecnologias emergentes.
- Lidere a arquitetura de dados, a implementação de IA e a colaboração entre regiões.
- Revise arquiteturas e oriente a direção técnica, a viabilidade e a escalabilidade de iniciativas de IA.
- Identifique oportunidades de alto impacto em dados e IA nas unidades de negócio e regiões.
- Coordene soluções de dados e IA com líderes de dados, arquitetos e líderes técnicos do grupo na DTG.
- Trabalhe com a DTICI para estabelecer padrões e soluções globais de arquitetura de dados e IA.
- Adapte soluções globais de dados e IA às necessidades regionais e aos requisitos regulatórios.
- Promova o compartilhamento interno de conhecimento por meio de comunidades de prática de dados e IA.
- Mantenha a plataforma de dados corporativa escalável e pronta para IA, com dados localizáveis, governados e utilizáveis.
- Trabalhe com líderes de negócio para selecionar casos de uso valiosos e desenvolver provas de conceito e produtos mínimos viáveis.
- Avalie e pilote ferramentas, plataformas, modelos e fornecedores de IA, e recomende roteiros de arquitetura.
- Use IA para melhorar a preparação, a qualidade e a documentação de dados, além da automação.
- Crie padrões, pipelines e práticas de MLOps e LLMOps para implantar e escalar soluções de IA.
- Aplique práticas responsáveis de IA que atendam aos padrões de segurança, privacidade, qualidade e governança.
- Oriente as partes interessadas sobre os recursos de IA e ajude-as a desenvolver habilidades relevantes e priorizar o trabalho.
- Lidere o projeto e a entrega prática de soluções corporativas baseadas em RAG e agentes.
- Desenvolva agentes corporativos de IA com RAG, recuperação semântica, busca vetorial, orquestração de ferramentas e fluxos de trabalho multiagente.
- Defina métricas de qualidade de IA e estruturas de avaliação, incluindo conjuntos de dados de referência, pipelines, processos de avaliação por LLM e testes de regressão.
- Crie modelos de dados semânticos e baseados em ontologias para IA corporativa, análise de autoatendimento, raciocínio e descoberta de conhecimento.
- Avalie e adote padrões emergentes de IA, incluindo o Model Context Protocol (MCP).
- Gerencie uma equipe de profissionais de IA e dados.
- Conduza avaliações de desempenho e conversas sobre impacto, oferecendo feedback e orientação.
- Apoie planos de desenvolvimento e recrute, oriente e retenha talentos de IA.
- Promova uma cultura de equipe colaborativa e inclusiva.
- Defina metas e objetivos de desempenho da equipe alinhados às prioridades estratégicas.
- Desenvolva equipes de engenharia de alto desempenho por meio de contratação, entrevistas técnicas, mentoria e desenvolvimento de talentos.
- Ofereça liderança técnica por meio de revisões de arquitetura, design, código, soluções de IA e prontidão para produção.
Requisitos
- Bacharelado em uma área técnica ou de design, como ciência da computação, design de software ou ciência de dados, além de pelo menos sete anos de experiência relevante.
- Experiência com importantes plataformas de análise em nuvem.
- Experiência com importantes plataformas de análise de big data.
- Experiência com IA generativa e grandes modelos de linguagem líderes de mercado.
- Experiência na implantação e gestão de grandes cargas de trabalho de computação em nuvem para eficiência de desempenho e custos.
- Conhecimento especializado de SQL.
- Ampla experiência prática com modelagem conceitual, lógica e física de dados, além de bancos de dados relacionais e não relacionais.
- Sólido conhecimento de engenharia e arquitetura de dados.
- Experiência comprovada no projeto e na operação de pipelines ETL/ELT e plataformas de dados modernas.
- Experiência na preparação e arquitetura de dados para uso em aprendizado de máquina e IA.
- Capacidade de trabalhar com dados estruturados e não estruturados em grande escala.
- Experiência com arquiteturas de dados em streaming e em tempo real, incluindo Kafka e pipelines orientados a eventos.
- Experiência com estruturas de computação distribuída.
- Experiência com serviços de IA nativos da nuvem, como Azure AI e AWS SageMaker.
- Experiência com conteinerização e orquestração.
- Experiência prática com estruturas de IA agêntica ou ferramentas de orquestração e com os principais ecossistemas de plataformas de IA e dados.
- Experiência em levar soluções de IA do protótipo à produção confiável e monitorada em escala.
- Histórico de transformação de negócios por meio de dados e IA.
- Bom senso de negócios e capacidade de explicar tópicos técnicos complexos a públicos não técnicos.
- Experiência em organizações multinacionais ou matriciais.
- É necessário anexar um currículo à candidatura.
- A pessoa selecionada deverá passar por uma verificação de antecedentes criminais.
- A pessoa selecionada poderá ter de passar por um teste de drogas pré-admissional.
- No momento da candidatura, é necessário ter autorização permanente para trabalhar nos Estados Unidos, exceto para funcionários atuais da Daimler Truck North America que trabalhem com um visto vigente da Daimler Truck North America para os EUA.
- Pós-graduação em ciência da computação, IA, ciência de dados ou área relacionada é desejável.
- Experiência com grandes conjuntos de dados e computação distribuída é um diferencial.
- Experiência com GitHub ou plataforma colaborativa de desenvolvimento semelhante é um diferencial.
- Experiência com dados de manufatura, finanças ou pós-venda é um diferencial.
- Familiaridade com estruturas regulatórias regionais e leis de privacidade de dados é um diferencial.
- Conhecimento de vários idiomas ou experiência de trabalho com culturas diversas é um diferencial.
- Liderança de pensamento demonstrada por publicações ou apresentações é um diferencial.
Benefícios
- Não há auxílio para mudança oferecido para esta posição.
- Regime híbrido, com quatro dias no escritório e um dia remoto por semana.
- Igualdade de oportunidades de emprego; há disponibilidade de adaptações ou assistência especial durante o processo de candidatura.
- O processo seletivo pode incluir teste de drogas pré-admissional e verificação de antecedentes criminais.