I4.0 CoE - Senior Data Engineer

В компании Lear Corporation, мировом лидере в области автомобильных технологий, мы не просто разрабатываем инновационные продукты — мы улучшаем внутрисалонный опыт для потребителей по всему миру. Наша приверженность инновациям, операционному совершенству и устойчивому развитию позиционирует нас в качестве лидера как в области автомобильных сидений, так и в области электронных систем для автомобильной промышленности. По мере того как мы продолжаем расширять наше влияние и улучшать наши возможности, мы ищем опытного старшего инженера по данным для присоединения к нашей команде по направлению Индустрии 4.0.

Если вы увлечены использованием данных для достижения бизнес-успеха и технологических прорывов, эта позиция предоставляет вам возможность быть частью динамичной команды, которая влияет на каждого крупного автопроизводителя в мире.

Компания Lear Corporation, со штаб-квартирой в Саутфилде, штат Мичиган, работает в 39 странах с разнообразной командой талантливых сотрудников. Постоянно признаваемая одной из самых уважаемых компаний в мире, мы обслуживаем каждого крупного автопроизводителя в мире и гордимся тем, что находимся на 179 месте в списке Fortune 500. Наша пионерская технология приводит к более безопасным, умным и комфортабельным поездкам, делая каждую поездку лучше. Узнайте больше о прорывной работе Lear, посетив lear.com или подписавшись на нас в Twitter @LearCorporation.

В роли старшего инженера по данным в команде Lear EU&AF AME вы будете играть ключевую роль в выполнении и управлении проектами, ориентированными на данные, по всей нашей обширной производственной операции. Эта позиция требует активного подхода в управлении огромными наборами данных, разработке данных пайплайнов и внедрении решений, которые повышают нашу операционную эффективность и качество продукции.

• Лидерство в проектах по инженерии данных, используя аналитические платформы Lear.
• Разработка инструментов для анализа данных и презентации для принятия решений на уровне руководства.
• Интеграция и управление большими структурированными и неструктурированными наборами данных.
• Применение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач.
• Обеспечение соответствия закону Сарбейнса