資深資料科學家，再製造分析（現場辦公）
負責 Caterpillar 永續再製造營運中的機器學習、人工智慧與 Power BI 解決方案。推動生產分析、受治理的工作流程，以及以利害關係人為核心的業務改善。
說明
- 負責再製造事業部進階分析、機器學習與人工智慧解決方案的設計、開發與部署
- 應用統計建模、機器學習、最佳化、預測、模擬與實驗方法
- 使用 Python 開發、驗證並實際運作描述性與預測性分析模型
- 運用機器學習輸出、策展資料資產與 Power BI 報表建立分析產品及決策支援工具
- 與業務利害關係人合作，定義分析問題、成功衡量標準、需求與洞察溝通方式
- 研究並實作生成式人工智慧、智慧代理、自然語言介面與自動化解決方案
- 使用 Python、Kedro、dbt、Docker、AWS、Snowflake 與 Azure DevOps 建立受治理且可投入生產的工作流程
- 與資料工程及平台團隊合作開發資料管線、語意模型、資料品質框架與受治理的資料產品
- 建立原始碼管理、程式碼審查、自動化測試、實驗追蹤、模型文件、可重現管線與部署實務
- 負責敏捷規劃、分析設計審查、模型審查與專案交付
- 指導資料科學、機器學習、人工智慧開發與分析工程領域的同事
- 推動可重複使用、標準化的分析產品，同時降低技術債
- 制定模型文件、詮釋資料、知識分享、監控與營運支援標準
職位要求
- 工程、電腦科學或其他技術領域的學士學位，或具備經證明的同等工作經驗
- 具備開發以 Python 為基礎的資料科學與機器學習解決方案的實務經驗，包括模型開發、驗證、部署、監控與持續改善
- 深入了解監督式與非監督式學習、預測、最佳化、統計分析、特徵工程、模型評估，以及將機器學習應用於業務問題
- 具備建立人工智慧解決方案的經驗，例如生成式人工智慧應用、自然語言解決方案、智慧代理或自動化工具
- 具備 dbt、Kedro、AWS、Docker、Snowflake、Azure DevOps、Git 與 Power BI 的實務經驗
- 能將模糊的業務需求轉化為結構化的分析方法，並清楚傳達分析結果
- 具備資料工程概念、ELT 與 ETL 模式、資料建模及資料品質實務的工作知識
- 了解商業統計、分析推理、機器學習、程式語言、查詢與資料庫工具及需求分析
- 必須成功完成背景審查
- 必須成功完成毒品與酒精篩檢
- 無法提供簽證贊助
- 必須獲准在不需雇主特定贊助的情況下工作
福利待遇
- 可能享有年度獎金機會
- 帶薪休假
- 帶薪假日
- 醫療、牙科與視力保險
- 可將帶薪休假用於休假、假日、志工活動及其他符合資格的用途
- 401(k) 儲蓄計畫
- 健康儲蓄帳戶
- 彈性支出帳戶
- 短期與長期失能保險
- 人壽保險
- 帶薪育嬰假
- 健康生活計畫
- 員工協助計畫
- 包括意外與身分盜竊保障在內的自願福利
- 國內搬遷協助
- 職涯發展機會
- 獎勵獎金
- 員工折扣
- 收養福利
- 學費補助