Daimler Truck North America 為商用運輸產業開發並提供車輛、技術與服務。其產品組合包括中型與重型卡車、校車、底盤，以及與 Freightliner、Western Star 和 Thomas Built Buses 相關的運輸解決方案。公司整合工程、製造、行銷與服務方面的專業能力，致力於推動物流、汽車與運輸領域的創新及永續發展。
資料科學實習生——戴姆勒卡車北美公司（波特蘭，混合辦公）
在戴姆勒卡車北美公司運用 Python、統計學與人工智慧處理大量車輛及物聯網資料。 打造分析、視覺化與預測解決方案，支援未來車輛技術發展。
說明
- 將資料科學、分析與人工智慧應用於業務挑戰及產品開發。
- 分析企業資料集，包括大量車輛及物聯網資料。
- 將內部客戶與同事提出的業務問題轉化為資料科學問題。
- 探索、清理、轉換並分析來自不同來源的結構化與非結構化資料。
- 使用 Python、SQL 或其他程式語言分析資料並建置分析解決方案。
- 運用統計與數學方法找出模式、趨勢、關聯及異常。
- 為技術與非技術受眾製作視覺化內容。
- 規劃分析與實驗，以解決業務問題並驗證假設。
- 協助開發及評估預測模型、機器學習方法與進階分析方案。
- 評估資料品質，並考量資料限制對結論的影響。
- 快速建置原型及概念驗證方案。
- 使用並驗證整合式人工智慧輔助工具，應用於程式編寫、探索、研究、文件撰寫及問題解決。
- 向利害關係人說明方法、發現、假設與建議。
- 與資料科學家、資料工程師、軟體開發人員、產品團隊及業務利害關係人組成敏捷團隊並共同投入。
- 探索並評估資料科學、分析、視覺化與人工智慧領域的新興工具。
- 協助維持包容、友善的工作環境。
職位要求
- 目前就讀於經認可的學士學位課程或更高學位課程；或於該職位五月／六月到職日前一年內畢業。
- 攻讀資料科學、電腦科學、統計學、數學、工程學、經濟學或其他定量或技術領域的學位。
- 具備 Python、SQL 或其他語言的程式設計經驗。
- 了解資料視覺化的核心實務，以及如何透過圖表和其他視覺形式有效溝通。
- 能夠朝明確目標獨立工作、調查問題，並找到推進工作所需的資訊。
- 至少完成一項資料科學或分析專案，針對特定問題分析資料，並得出有資料支持的結論。
- 具備統計學、數學或其他定量學科背景。
- 申請時須已獲准在美國永久工作。
- 必須通過刑事背景調查。
- 可能需要通過到職前藥物篩檢。
- 不提供簽證擔保，也不接受持有現有簽證的候選人。
福利待遇
- 職涯發展與人脈拓展機會，包括履歷審閱及模擬面試。
- 住房與交通津貼。
- 員工資源團體。
- 活動門票，視公司供應情況而定。
- 公司社交聚會。
- 符合資格條件的候選人可獲得搬遷支援。