Data Scientist - Advanced Analytics

Przegląd firmy

PACCAR Inc, niezmienna pozycja na liście Fortune 500 od 1905 roku, jest liderem na światowym rynku w sektorze pojazdów komercyjnych i słynie z wysokiej jakości marek takich jak Kenworth, Peterbilt i DAF. Nasza firma jest synonimem jakości w projektowaniu technologii, produkcji pojazdów, wsparciu klienta, usługach finansowych oraz rozwiązaniach w dziedzinie części do ciężarówek.

Zapraszamy ambitnych profesjonalistów do kształtowania przyszłości technologii transportowych, przyczyniania się do naszych dynamicznych operacji międzynarodowych i opracowywania innowacyjnych produktów i usług. Rozpocznij swoją karierę z PACCAR już dziś!

Opis stanowiska: Data Scientist - zaawansowana analityka

Zostań kluczowym członkiem zespołu PACCAR Global Quality w Lewisville, TX, i przesuwaj granice niezawodności produktu i zaawansowanej analityki. W tej kluczowej roli będziesz wykorzystywać rozwiązania oparte na chmurze i techniki ciągłego doskonalenia, aby napędzać doskonałość produktu i satysfakcję klienta.

Jako Data Scientist będziesz rozwijać i utrzymywać zaawansowane modele analityczne, które pomogą w projektowaniu i walidacji wydajnych, niezawodnych produktów. Wykorzystaj różnorodne zestawy danych, takie jak telematyka, interfejsy obsługi klienta oraz metryki produkcji, aby usprawnić procesy decyzyjne.

• Zarządzanie ekstrakcją, oczyszczaniem i kompilacją danych z wielu źródeł.
• Prowadzenie pełnego cyklu projektów związanych z nauką o danych, od hipotezy do wdrożenia.
• Analiza danych w celu identyfikacji wzorców, anomalii i wglądów.
• Opracowywanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego integrujących różne typy danych.
• Skuteczne komunikowanie wniosków analitycznych interesariuszom.
• Wprowadzanie i optymalizacja metodologii analitycznych w celu ulepszenia procesów biznesowych.

Wymagania i umiejętności

• Licencjat w dziedzinie nauki o danych lub pokrewnym kierunku plus 2 lata doświadczenia.
• Znajomość modelowania statystycznego, uczenia maszynowego i narzędzi analizy danych.
• Znajomość języków programowania takich jak R i Python, oraz zarządzania bazami danych.
• Doświadczenie w opracowywaniu rozwiązań w środowiskach chmurowych takich jak AWS, Azure lub GCP.

Preferowane:

• Zaawansowany stopień naukowy w dziedzinie nauki o danych.
• Głęboka wiedza na temat integracji uczenia maszynowego i technologii big data.
• Doświadczenie w analizie niezawodności i ciągłej eksploatacji systemów ML.

• Konkurencyjny plan 401k z dopasowaniem firmy i w pełni finansowaną emeryturą.
• Wszechstronne pokrycie zdrowotne oraz hojny płatny czas wolny.