Caterpillar Inc. — глобальная производственная компания, которая разрабатывает тяжёлую технику и двигатели для строительства, добывающей промышленности, энергетики и других отраслей, связанных с инфраструктурой. В её ассортимент входят экскаваторы, бульдозеры, сочленённые самосвалы и энергетические системы, дополненные передовыми технологиями и всемирной дилерской сетью. Основанная в 1925 году, компания сочетает многолетний промышленный опыт с ориентацией на повышение производительности и развитие более экологичных техники и операций.
Ведущий специалист по данным, аналитика восстановления (работа на месте)
Руководите решениями на основе машинного обучения, ИИ и Power BI для устойчивых операций Caterpillar по восстановлению компонентов. Развивайте производственную аналитику, регламентированные процессы и улучшения бизнеса с учетом потребностей заинтересованных сторон.
Описание
- Руководить проектированием, разработкой и внедрением передовых решений в области аналитики, машинного обучения и ИИ во всех подразделениях восстановления компонентов
- Применять методы статистического моделирования, машинного обучения, оптимизации, прогнозирования, моделирования и экспериментирования
- Разрабатывать, проверять и вводить в эксплуатацию описательные и прогнозные аналитические модели на Python
- Создавать аналитические продукты и инструменты поддержки принятия решений с использованием результатов машинного обучения, подготовленных наборов данных и отчетности Power BI
- Работать с представителями бизнеса над определением аналитических задач, критериев успеха, требований и способов представления выводов
- Исследовать и внедрять генеративный ИИ, интеллектуальных агентов, интерфейсы на естественном языке и решения для автоматизации
- Создавать регламентированные готовые к промышленной эксплуатации процессы с использованием Python, Kedro, dbt, Docker, AWS, Snowflake и Azure DevOps
- Сотрудничать с командами инженерии данных и платформ над конвейерами, семантическими моделями, системами контроля качества данных и регламентированными продуктами данных
- Внедрять практики контроля версий, проверки кода, автоматизированного тестирования, отслеживания экспериментов, документирования моделей, воспроизводимых конвейеров и развертывания
- Руководить Agile-планированием, проверками аналитического дизайна, проверками моделей и реализацией проектов
- Наставлять коллег в области науки о данных, машинного обучения, разработки ИИ и инженерии аналитики
- Развивать повторно используемые стандартизированные аналитические продукты, одновременно сокращая технический долг
- Устанавливать стандарты документирования моделей, метаданных, обмена знаниями, мониторинга и операционной поддержки
Требования
- Степень бакалавра в области инженерии, компьютерных наук или другой технической сфере либо подтвержденный эквивалентный опыт работы
- Практический опыт разработки решений в области науки о данных и машинного обучения на Python, включая разработку, проверку, развертывание, мониторинг и постоянное улучшение моделей
- Глубокие знания обучения с учителем и без учителя, прогнозирования, оптимизации, статистического анализа, разработки признаков, оценки моделей и применения машинного обучения к бизнес-задачам
- Опыт создания решений с поддержкой ИИ, таких как приложения генеративного ИИ, решения на естественном языке, интеллектуальные агенты или инструменты автоматизации
- Практический опыт работы с dbt, Kedro, AWS, Docker, Snowflake, Azure DevOps, Git и Power BI
- Способность превращать неоднозначные бизнес-потребности в структурированные аналитические подходы и ясно представлять результаты
- Рабочее знание концепций инженерии данных, шаблонов ELT и ETL, моделирования данных и практик обеспечения качества данных
- Знание бизнес-статистики, аналитического мышления, машинного обучения, языков программирования, инструментов запросов и баз данных, а также анализа требований
- Успешное прохождение проверки биографических данных обязательно
- Успешное прохождение проверки на употребление наркотиков и алкоголя обязательно
- Спонсорство визы не предоставляется
- Необходимо иметь разрешение на работу без спонсорства со стороны конкретного работодателя
Преимущества
- Возможность получения ежегодного бонуса
- Оплачиваемый отпуск
- Оплачиваемые праздничные дни
- Медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения
- Оплачиваемое время отсутствия для отпуска, праздников, волонтерской деятельности и других предусмотренных целей
- План накоплений 401(k)
- Сберегательный счет на медицинские расходы
- Счета гибких расходов
- Страхование на случай краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности
- Страхование жизни
- Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком
- Программы здорового образа жизни
- Программы помощи сотрудникам
- Добровольные льготы, включая защиту от несчастных случаев и кражи личных данных
- Помощь с переездом внутри страны
- Возможности карьерного развития
- Премия по результатам работы
- Скидки для сотрудников
- Льготы при усыновлении
- Компенсация расходов на обучение