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Estamos buscando un Científico de Datos Senior que esté excepcionalmente motivado y experimentado para jugar un papel fundamental en el avance de los sistemas de IA industriales para análisis predictivos y optimización del rendimiento de datos utilizando datos operativos. En este puesto, diseñarás soluciones resistentes que se integrarán en nuestra arquitectura de IA de mantenimiento predictivo y preventivo, mejorando en última instancia la eficiencia de los procesos de fabricación de vidrio y acero.
Quiénes somos
PaneraTech, Inc., se esfuerza por ser una de las compañías tecnológicas más innovadoras del mundo, desarrollando soluciones únicas que superan con creces las expectativas. Ayudamos a las industrias de fabricación pesada a fabricar de manera confiable más productos con sus activos críticos.
Muchas industrias de fabricación pesada como el acero, el vidrio, el cemento, el cobre y el aluminio utilizan procesamiento a alta temperatura para fundir materiales. Confían en activos críticos para fundir toneladas de estos materiales en un día. Estas industrias han confiado en la experiencia de los empleados que trabajarían durante 20-30 años en una planta para gestionar este proceso. Ahora que esta generación experimentada se está retirando, lo que hacemos es llenar este vacío de experiencia con tecnología, datos y conocimientos. Ofrecemos soluciones a nuestros clientes para hacer que su proceso sea más basado en datos para que una fuerza laboral joven e inexperta pueda florecer.
Nuestras tecnologías principales incluyen soluciones de sensores industriales y análisis de datos, acelerando la revolución de la industria 4.0. Con nuestra solución patentada en la industria del vidrio y el acero, ayudamos a los fabricantes en más de 40 países a tomar decisiones basadas en datos utilizando sensores, datos y IA.
Trabajando en PaneraTech
Aquí en PaneraTech, te convertirás en parte de un equipo de trabajo global, innovador y híbrido. En esta cultura de colaboración e inspiración que se ve alimentada por un entorno de trabajo creativo e intelectualmente estimulante, se te alentará a sacar lo mejor de ti mismo y de tus colegas.
¡Estamos evolucionando, creciendo rápidamente, mejorando nuestros servicios y aumentando nuestra fuerza laboral día a día! Por lo tanto, estamos extremadamente abiertos a colegas entusiasmados que estén dispuestos a trabajar en un entorno acelerado, que no puedan esperar para sobresalir en su trabajo y que estén locos por mejorar. Reconocemos los logros de nuestros colegas aquí y tanto el rendimiento individual como el del equipo son valiosos para nosotros.
Responsabilidades clave
- Recopilar y consolidar datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos internas, APIs externas y proveedores de datos de terceros estableciendo las mejores prácticas.
- Desarrollar y mantener pipelines ETL para garantizar la consistencia y precisión de los datos.
- Colaborar con varios equipos para identificar los requisitos de datos y los puntos de integración.
- Implementar técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos para manejar valores faltantes, outliers y datos ruidosos.
- Estandarizar y formatear los datos para asegurar que estén listos para el análisis.
- Realizar un exhaustivo Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para descubrir patrones, tendencias e insights dentro de los datos.
- Utilizar herramientas estadísticas y de visualización para extraer insights sobre los procesos de fabricación y comunicar los hallazgos de manera efectiva.
- Colaborar con los stakeholders para definir métricas y KPIs relevantes.
- Desarrollar modelos predictivos y prescriptivos utilizando técnicas avanzadas de estadística y aprendizaje automático.
- Desarrollar algoritmos de IA de mantenimiento predictivo / preventivo para mejorar el proceso de fabricación,
- Evaluar el rendimiento del modelo y hacer recomendaciones para mejoras del modelo.
- Mantenerse al día con los últimos avances en ciencia de datos e incorporar las mejores prácticas en su trabajo.
- Crear cuadros de mando y reportes significativos para presentar hallazgos e insights a stakeholders no técnicos.
- Mantener una documentación completa de las fuentes de datos, metodologías y modelos.
- Comunicar claramente los hallazgos, metodologías y recomendaciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
- Trabajar estrechamente con líderes técnicos para entender el lado empresarial de los datos (IA industrial).
- Colaborar con otros ingenieros y científicos para encontrar soluciones efectivas a los desafíos técnicos.
- Liderar a los miembros del equipo para destacar en sus roles con un sentido de contribución.
Requisitos
- Grado de licenciatura o maestría en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Ingeniería Eléctrica o un campo relacionado.
- Se prefiere un grado de MS/PHD en aprendizaje automático.
- Por lo menos 3 años de experiencia en IA y en la construcción de modelos predictivos, preferentemente en un entorno empresarial o industrial.
- Experiencia comprobada en procesos ETL, limpieza de datos y análisis exploratorio de datos.
- Competencia en lenguajes de programación tales como Python, R, o experiencia en MATLAB.
- Conocimiento sólido de herramientas y técnicas de visualización de datos.
- Buen dominio del idioma inglés, tanto escrito como verbal.
- Excelentes habilidades para resolver problemas y atención al detalle.
- Fuertes habilidades de comunicación e interpersonales.
- Capacidad para trabajar de forma independiente y en colaboración en un entorno de equipo.
- Excitado y motivado por los desafíos técnicos.
- Fiabilidad y discreción.
Beneficios
- Competitivo salario mensual neto,
- Soporte tecnológico para el hogar de hasta $500,
- Seguro privado de salud,
- Elegible para quedarse con la laptop utilizada al final del tercer año,
- 18 días de vacaciones al año,
- Un entorno de trabajo transparente,
- Una estructura ágil que valora la comunicación abierta y la retroalimentación instantánea,
- Posibilidades de formación,
