Daimler Truck North America 为商用运输行业开发并提供车辆、技术和服务。其产品组合包括中型和重型卡车、校车、底盘，以及与 Freightliner、Western Star 和 Thomas Built Buses 相关的交通运输解决方案。公司汇聚工程、制造、营销和服务方面的专业能力，致力于推动物流、汽车和运输领域的创新与可持续发展。
数据科学实习生——戴姆勒卡车北美公司（波特兰，混合办公）
在戴姆勒卡车北美公司运用 Python、统计学和人工智能处理海量车辆及物联网数据。 构建分析、可视化和预测解决方案，支持未来车辆技术发展。
描述
- 将数据科学、分析和人工智能应用于业务挑战和产品开发。
- 分析企业数据集，包括海量车辆和物联网数据。
- 将内部客户和同事提出的业务问题转化为数据科学问题。
- 探索、清理、转换并分析来自不同来源的结构化和非结构化数据。
- 使用 Python、SQL 或其他编程语言分析数据并构建分析解决方案。
- 运用统计和数学方法识别模式、趋势、关联和异常。
- 为技术和非技术受众创建可视化内容。
- 规划分析和实验，以解决业务问题并检验假设。
- 协助开发和评估预测模型、机器学习方法及高级分析方案。
- 评估数据质量，并考虑数据局限性对结论的影响。
- 快速构建原型和概念验证方案。
- 使用并验证集成式人工智能辅助工具，用于编码、探索、研究、文档编写和问题解决。
- 向利益相关方介绍方法、发现、假设和建议。
- 与数据科学家、数据工程师、软件开发人员、产品团队及业务利益相关方组成敏捷团队并参与协作。
- 探索并评估数据科学、分析、可视化和人工智能领域的新兴工具。
- 协助营造包容、友好的工作环境。
任职要求
- 目前就读于经认可的学士学位项目或更高学位项目；或在该职位五月/六月入职日期前一年内毕业。
- 攻读数据科学、计算机科学、统计学、数学、工程学、经济学或其他定量或技术领域的学位。
- 具备 Python、SQL 或其他语言的编程经验。
- 了解数据可视化的核心实践，以及如何通过图表和其他可视形式有效沟通。
- 能够围绕明确目标独立开展工作、调查问题，并找到推进工作所需的信息。
- 至少完成一个数据科学或分析项目，针对具体问题分析数据并得出有数据支持的结论。
- 具备统计学、数学或其他定量学科背景。
- 申请时须已获准在美国永久工作。
- 必须通过刑事背景调查。
- 可能需要通过入职前药物筛查。
- 不提供签证担保，也不接受持有现有签证的候选人。
福利待遇
- 职业发展和人脉拓展机会，包括简历评审和模拟面试。
- 住房和交通补贴。
- 员工资源小组。
- 活动门票，视公司供应情况而定。
- 公司社交聚会。
- 符合资格条件的候选人可获得搬迁支持。