高级数据科学家，再制造分析（现场办公）
负责卡特彼勒可持续再制造运营中的机器学习、人工智能和 Power BI 解决方案。推动生产分析、受治理的工作流程，以及以利益相关者为重点的业务改进。
描述
- 负责再制造事业部高级分析、机器学习和人工智能解决方案的设计、开发与部署
- 应用统计建模、机器学习、优化、预测、仿真和实验设计方法
- 使用 Python 开发、验证并投入运营描述性和预测性分析模型
- 利用机器学习输出、精选数据资产和 Power BI 报表创建分析产品及决策支持工具
- 与业务利益相关者合作，定义分析问题、成功衡量标准、需求和洞察沟通方式
- 研究并实施生成式人工智能、智能代理、自然语言界面和自动化解决方案
- 使用 Python、Kedro、dbt、Docker、AWS、Snowflake 和 Azure DevOps 构建受治理且可投入生产的工作流程
- 与数据工程和平台团队合作开发数据管道、语义模型、数据质量框架和受治理的数据产品
- 建立源代码管理、代码评审、自动化测试、实验跟踪、模型文档、可复现管道和部署实践
- 负责敏捷规划、分析设计评审、模型评审和项目交付
- 指导数据科学、机器学习、人工智能开发和分析工程领域的同事
- 推进可复用、标准化的分析产品，同时减少技术债务
- 制定模型文档、元数据、知识共享、监控和运营支持标准
任职要求
- 工程、计算机科学或其他技术领域的学士学位，或具备经证明的同等工作经验
- 具备开发基于 Python 的数据科学和机器学习解决方案的实践经验，包括模型开发、验证、部署、监控和持续改进
- 深入了解监督学习和无监督学习、预测、优化、统计分析、特征工程、模型评估，以及将机器学习应用于业务问题
- 具备创建人工智能解决方案的经验，例如生成式人工智能应用、自然语言解决方案、智能代理或自动化工具
- 具备 dbt、Kedro、AWS、Docker、Snowflake、Azure DevOps、Git 和 Power BI 的实际经验
- 能够将模糊的业务需求转化为结构化的分析方法，并清晰传达分析结果
- 了解数据工程概念、ELT 和 ETL 模式、数据建模及数据质量实践
- 了解商业统计、分析推理、机器学习、编程语言、查询和数据库工具以及需求分析
- 必须成功完成背景审查
- 必须成功完成毒品和酒精筛查
- 无法提供签证赞助
- 必须获准在无需雇主特定赞助的情况下工作
福利待遇
- 可能享有年度奖金机会
- 带薪休假
- 带薪节假日
- 医疗、牙科和视力保险
- 可将带薪休假用于休假、节假日、志愿活动及其他符合条件的用途
- 401(k) 储蓄计划
- 健康储蓄账户
- 灵活支出账户
- 短期和长期伤残保险
- 人寿保险
- 带薪育儿假
- 健康生活方式计划
- 员工援助计划
- 包括意外和身份盗窃保护在内的自愿福利
- 国内搬迁援助
- 职业发展机会
- 激励奖金
- 员工折扣
- 收养福利
- 学费报销