Daimler Truck North America พัฒนาและจัดส่งยานพาหนะ เทคโนโลยี และบริการสำหรับอุตสาหกรรมการขนส่งเชิงพาณิชย์ กลุ่มผลิตภัณฑ์ของบริษัทครอบคลุมรถบรรทุกขนาดกลางและขนาดใหญ่ รถบัสโรงเรียน แชสซี รวมถึงโซลูชันด้านการขนส่งที่เกี่ยวข้องกับ Freightliner, Western Star และ Thomas Built Buses บริษัทผสานความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม การผลิต การตลาด และการบริการ โดยมุ่งส่งเสริมนวัตกรรมและความยั่งยืนในภาคโลจิสติกส์ ยานยนต์ และการขนส่ง
หัวหน้างานวิทยาศาสตร์ข้อมูล ระดับ II
เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรม AI เอเจนต์แบบสร้างเนื้อหาที่เสริมด้วยการดึงข้อมูล (RAG) และแพลตฟอร์มข้อมูลที่รองรับการขยายขนาดที่ Daimler Truck North America พร้อมชี้แนะทีมที่สร้างโซลูชัน AI ที่มีการกำกับดูแลสำหรับงานการผลิต การเงิน และบริการหลังการขาย
รายละเอียด
- พัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูลและ AI โดยใช้รากฐานข้อมูลของ DTNA และ Daimler Truck รวมถึงเทคโนโลยีใหม่ ๆ
- เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรมข้อมูล การนำ AI ไปใช้ และการประสานงานระหว่างภูมิภาค
- ทบทวนสถาปัตยกรรมและให้คำแนะนำเกี่ยวกับทิศทางทางเทคนิค ความเป็นไปได้ และความสามารถในการขยายขนาดของโครงการริเริ่มด้าน AI
- ค้นหาโอกาสด้านข้อมูลและ AI ที่สร้างผลกระทบสูงในหน่วยธุรกิจและภูมิภาคต่าง ๆ
- ประสานงานกับหัวหน้าทีมข้อมูล DTG สถาปนิก และผู้นำด้านเทคนิคระดับกลุ่ม เพื่อพัฒนาโซลูชันข้อมูลและ AI
- ทำงานร่วมกับ DTICI เพื่อกำหนดมาตรฐานและโซลูชันสถาปัตยกรรมข้อมูลและ AI ระดับโลก
- ปรับโซลูชันข้อมูลและ AI ระดับโลกให้สอดคล้องกับความต้องการของแต่ละภูมิภาคและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ
- ส่งเสริมการแบ่งปันความรู้ภายในผ่านชุมชนแนวปฏิบัติด้านข้อมูลและ AI
- ดูแลให้แพลตฟอร์มข้อมูลระดับองค์กรรองรับการขยายขนาดและพร้อมใช้งานกับ AI โดยข้อมูลค้นหาได้ มีการกำกับดูแล และนำไปใช้ได้
- ร่วมมือกับผู้นำธุรกิจเพื่อเลือกกรณีใช้งานที่มีคุณค่า และพัฒนาการพิสูจน์แนวคิดกับผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ขั้นต่ำ
- ประเมินและทดลองใช้เครื่องมือ แพลตฟอร์ม โมเดล และผู้ให้บริการ AI พร้อมเสนอแผนงานด้านสถาปัตยกรรม
- ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการเตรียมข้อมูล คุณภาพ เอกสารประกอบ และระบบอัตโนมัติ
- สร้างรูปแบบ แนวทางการประมวลผลข้อมูล และแนวปฏิบัติ MLOps กับ LLMOps สำหรับการนำโซลูชัน AI ไปใช้และขยายขนาด
- ใช้แนวปฏิบัติ AI อย่างมีความรับผิดชอบที่เป็นไปตามมาตรฐานด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว คุณภาพ และการกำกับดูแล
- ให้คำแนะนำแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับขีดความสามารถของ AI และช่วยพัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องพร้อมจัดลำดับความสำคัญของงาน
- เป็นผู้นำการออกแบบและลงมือส่งมอบโซลูชัน RAG และโซลูชันที่ใช้เอเจนต์ระดับองค์กร
- สร้างเอเจนต์ AI ระดับองค์กรด้วย RAG การดึงข้อมูลเชิงความหมาย การค้นหาเวกเตอร์ การประสานการทำงานของเครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์
- กำหนดตัวชี้วัดคุณภาพ AI และกรอบการประเมิน ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูลอ้างอิง แนวทางการประมวลผลข้อมูล กระบวนการใช้ LLM เป็นผู้ตัดสิน และการทดสอบการถดถอย
- สร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงความหมายและแบบจำลองที่อิงออนโทโลจีสำหรับ AI ระดับองค์กร การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง การให้เหตุผล และการค้นพบองค์ความรู้
- ประเมินและนำมาตรฐาน AI ใหม่ ๆ มาใช้ รวมถึง Model Context Protocol (MCP)
- บริหารทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และข้อมูล
- ดำเนินการประเมินพนักงานและหารือเกี่ยวกับผลกระทบ พร้อมให้ข้อเสนอแนะและคำแนะนำ
- สนับสนุนแผนพัฒนา สรรหา ให้คำปรึกษา และรักษาบุคลากรที่มีความสามารถด้าน AI
- สร้างวัฒนธรรมทีมที่ร่วมมือกันและเปิดรับทุกคน
- กำหนดเป้าหมายทีมและตัวชี้วัดผลงานที่สนับสนุนลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์
- พัฒนาทีมวิศวกรรมที่มีผลงานสูงผ่านการสรรหา การสัมภาษณ์ด้านเทคนิค การให้คำปรึกษา และการพัฒนาบุคลากร
- ให้ความเป็นผู้นำด้านเทคนิคผ่านการทบทวนสถาปัตยกรรม การออกแบบ โค้ด โซลูชัน AI และความพร้อมสำหรับการใช้งานจริง
คุณสมบัติ
- วุฒิปริญญาตรีในสาขาเทคนิคหรือการออกแบบ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ การออกแบบซอฟต์แวร์ หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล พร้อมประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องอย่างน้อยเจ็ดปี
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์รายใหญ่
- มีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่รายใหญ่
- มีประสบการณ์ด้าน AI เชิงสร้างสรรค์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ชั้นนำ
- มีประสบการณ์ติดตั้งใช้งานและจัดการเวิร์กโหลดการประมวลผลบนคลาวด์ขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุน
- มีทักษะ SQL ระดับผู้เชี่ยวชาญ
- มีประสบการณ์ลงมือปฏิบัติอย่างกว้างขวางในการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด เชิงตรรกะ และเชิงกายภาพ ตลอดจนคลังข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่เชิงสัมพันธ์
- มีความเข้าใจอย่างดีในด้านวิศวกรรมข้อมูลและสถาปัตยกรรมข้อมูล
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการออกแบบและปฏิบัติการไปป์ไลน์ ETL/ELT และแพลตฟอร์มข้อมูลสมัยใหม่
- มีประสบการณ์เตรียมข้อมูลและออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลเพื่อใช้กับแมชชีนเลิร์นนิงและ AI
- สามารถทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในระดับขนาดใหญ่ได้
- มีประสบการณ์ด้านสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบสตรีมมิงและเรียลไทม์ รวมถึง Kafka และไปป์ไลน์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
- มีประสบการณ์กับเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย
- มีประสบการณ์กับบริการ AI แบบคลาวด์เนทีฟ เช่น Azure AI และ AWS SageMaker
- มีประสบการณ์ด้านคอนเทนเนอร์และการจัดการระบบประสานงาน
- มีประสบการณ์ลงมือปฏิบัติกับเฟรมเวิร์ก AI แบบเอเจนต์หรือเครื่องมือประสานงาน รวมถึงระบบนิเวศแพลตฟอร์ม AI และข้อมูลรายใหญ่
- มีประสบการณ์นำโซลูชัน AI จากต้นแบบไปสู่ระบบใช้งานจริงที่เชื่อถือได้ มีการติดตามตรวจสอบ และรองรับการขยายขนาด
- มีผลงานในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจผ่านข้อมูลและ AI
- มีวิจารณญาณทางธุรกิจที่ดีและสามารถอธิบายหัวข้อทางเทคนิคที่ซับซ้อนให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคเข้าใจได้
- มีประสบการณ์ทำงานในองค์กรข้ามชาติหรือองค์กรที่มีโครงสร้างแบบเมทริกซ์
- ต้องแนบประวัติย่อมากับใบสมัคร
- ผู้สมัครที่ได้รับคัดเลือกต้องผ่านการตรวจสอบประวัติอาชญากรรม
- ผู้สมัครที่ได้รับคัดเลือกอาจต้องผ่านการตรวจสารเสพติดก่อนเข้าทำงาน
- ขณะสมัคร ผู้สมัครต้องได้รับอนุญาตให้ทำงานในสหรัฐอเมริกาได้อย่างถาวร ยกเว้นพนักงานปัจจุบันของ Daimler Truck North America ที่ทำงานภายใต้วีซ่าสหรัฐอเมริกาที่ Daimler Truck North America ออกให้และยังมีผลอยู่
- หากมีวุฒิระดับสูงกว่าปริญญาตรีในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ AI วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือสาขาที่เกี่ยวข้องจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
- หากมีประสบการณ์เพิ่มเติมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบกระจายจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
- หากมีประสบการณ์ใช้ GitHub หรือแพลตฟอร์มพัฒนาซอฟต์แวร์แบบร่วมมือที่คล้ายกันจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
- หากมีประสบการณ์กับข้อมูลด้านการผลิต การเงิน หรือบริการหลังการขายจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
- หากคุ้นเคยกับกรอบกฎระเบียบระดับภูมิภาคและกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
- หากมีทักษะหลายภาษาหรือประสบการณ์ทำงานข้ามวัฒนธรรมที่หลากหลายจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
- หากแสดงความเป็นผู้นำทางความคิดผ่านผลงานตีพิมพ์หรือการบรรยายจะถือเป็นข้อได้เปรียบ
สวัสดิการ
- ไม่มีการช่วยเหลือค่าใช้จ่ายในการย้ายที่อยู่สำหรับตำแหน่งนี้
- รูปแบบการทำงานแบบผสมผสาน: เข้าสำนักงานสี่วันและทำงานทางไกลหนึ่งวันต่อสัปดาห์
- ให้โอกาสการจ้างงานอย่างเท่าเทียม มีบริการอำนวยความสะดวกหรือความช่วยเหลือพิเศษระหว่างขั้นตอนการสมัคร
- ขั้นตอนการจ้างงานอาจรวมถึงการตรวจสารเสพติดก่อนเข้าทำงานและการตรวจสอบประวัติอาชญากรรม