Quality Data Scientist

Introduction à BlueOval SK Battery Park

Ford révolutionne l'industrie des véhicules électriques (VE) avec un investissement colossal de 11,4 milliards de dollars dans des installations de fabrication à la pointe de la technologie, y compris BlueOval SK Battery Park dans le Kentucky et BlueOval City dans le Tennessee. En partenariat avec SK Innovation, un leader dans la technologie des batteries, nous visons à être à la pointe de la production de batteries pour VE.

Pour plus de détails sur les plans de Ford pour BlueOval, veuillez cliquer ici.

Chez BlueOval SK, une coentreprise entre Ford et SK On, nous sommes à l'avant-garde de la révolution des batteries pour VE. Collaborez avec nos équipes talentueuses pour produire les batteries de haute qualité essentielles aux véhicules électriques. Votre contribution jouera un rôle clé dans l'amélioration de l'expérience de nos clients.

Avec des milliards investis dans des installations de fabrication de batteries à la pointe de la technologie à travers BlueOval City, Tennessee, et BlueOval SK Battery Park, Kentucky, nous combinons l'expertise automobile centenaire de Ford avec les plus de 30 ans de technologie des batteries de SK On pour devenir le plus grand fabricant de batteries au monde.

Nous recherchons un scientifique des données en qualité pour rejoindre notre équipe innovante à BlueOval SK Battery Park à Glendale, Kentucky. Il s'agit d'une opportunité unique de faire partie d'une start-up innovante et de contribuer au lancement d'une installation de production de batteries pour VE à la pointe de la technologie.

Responsabilités Clés

• Développer et mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies dans les données de test des composants manufacturés.
• Analyser des ensembles de données multimodales pour découvrir des tendances et des insights qui améliorent les stratégies de contrôle qualité.
• Améliorer continuellement l'efficacité et la précision des modèles d'apprentissage automatique existants.
• Développer des architectures de modèles évolutives pour un ré-entrainement rapide et fiable des modèles.
• Collaborer avec l'équipe de production et les parties prenantes pour garantir que les pièces défectueuses n'atteignent pas les clients.
• Documenter et communiquer clairement les résultats et les insights aux parties prenantes.
• Se tenir au courant des dernières avancées dans les algorithmes d'apprentissage automatique et les meilleures pratiques de l'industrie.

Conditions Minimales

• Master en informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou un domaine quantitatif connexe.
• Minimum de deux ans d'expérience en programmation Python.
• Plus de 2 ans d'expérience dans l'analyse d'ensembles de données multidimensionnels.
• Maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé et des frameworks comme Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow ou XGBoost.
• Plus de 2 ans d'expérience avec les packages d'analyse et de visualisation de données tels que Pandas, SciPy et Seaborn.
• Plus d'un an d'expérience en langage de programmation SQL et bases de données relationnelles.
• Solide compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé tels que les forêts d'isolation, les SVM à une classe et les autoencodeurs.
• Familiarité avec les concepts d'ingénierie des caractéristiques, la transformée de Fourier et l'extraction et la sélection de caractéristiques statistiques.

Qualifications Préférées

• Doctorat en informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou un domaine quantitatif connexe.
• Expérience avec Git et GitHub pour le contrôle de version et la collaboration.
• Expérience avec Google Cloud Platform pour le traitement des données et les tâches d'apprentissage automatique.
• Connaissance de l'analyse temps-fréquence et de l'extraction des caractéristiques basées sur l'apprentissage profond.
• Connaissance de la modélisation de données séquentielles, de l'extraction de