QDM工程师，人工智能与机器学习
利用汽车工厂数据和互联数据管道构建 Python 与机器学习解决方案。 助力 Expleo 推动更安全、更智能、更可持续的出行。
描述
- 开发用于自动驾驶汽车、电动出行和数字化的技术。
- 通过持续创新，帮助汽车客户提升绩效和可持续性。
- 整合可提升车辆安全性、效率和环境表现的技术。
- 为更安全、更智能、更环保的交通出行贡献力量。
- 搭建用于采集、存储、处理和可视化工厂数据的系统。
- 将机器、PLC、传感器、MES、ERP、质量系统和手动数据源接入共享平台。
- 构建用于自动传输和集成的数据管道。
- 通过安全措施、备份和访问控制保护数据。
- 向非技术相关方清晰讲解复杂的技术概念。
任职要求
- 具备2至5年数据分析和机器学习实践经验；持有文凭者需具备3至6年经验。
- 使用 Python 及 pandas、scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等相关库。
- 了解统计分析和机器学习算法。
- 具备使用 Matplotlib、Seaborn 和 Tableau 进行数据可视化的经验。
- 熟悉 SQL 和数据库管理。
- 了解数据基础设施，包括数据采集、存储、处理和可视化。
- 具备将机器、PLC、传感器、MES、ERP、质量系统和手动数据源接入共享平台的经验。
- 具备构建自动化数据传输和集成管道的经验。
- 了解数据安全、备份和访问控制。
- 具备较强的问题解决能力并注重细节。
- 能够独立工作，也能融入团队协作。
- 能够向非技术相关方清晰传达复杂的技术概念。
- 能够使用 Excel、PowerPoint 和 Word 完成基础操作。
- 拥有机械工程、汽车工程、计算机科学、数据科学、统计学或相关领域的 BE 学位；或拥有机械工程、汽车工程或相关领域的 DME 文凭。
- 愿意学习并部署解决方案。
- 能够与不同相关方有效沟通。
- 福利和字段。
福利待遇
- 在协作氛围中工作。
- 持续学习并参加认证培训课程。
- 使用世界一流的学习生态系统。
- 与各行业的领先企业和品牌合作。