I4.0 - Data Engineer

Присоединяйтесь к нам в корпорации Lear, мировом лидере в области автомобильных технологий, и внесите свой вклад в будущее автомобильной промышленности прямо из нашего научно-исследовательского центра в Рабате. Мы посвятили себя продвижению как автомобильных сидений, так и E-Systems для создания совершенных внутренних пространств автомобилей по всему миру.

Корпорация Lear, основанная на инновациях и операционном совершенстве, обслуживает каждого крупного автопроизводителя в мире. С численностью персонала более 165 000 человек в 37 странах, мы занимаем 186 место в списке Fortune 500. С 2003 года Lear укрепил свое присутствие в Марокко, улучшая ландшафт автомобильного сектора своим обширным опытом и мощными операциями, которые включают 17 передовых объектов и более 19 000 сотрудников в Рабате, Танжере, Кенитре и Мекнесе.

Мы гордимся тем, что являемся предпочтительным работодателем, сертифицированным как Top Employer. Наша приверженность технологическому прогрессу, разнообразию на рабочем месте и устойчивому развитию делает нас идеальной средой для амбициозных профессионалов, стремящихся повлиять на мировой автомобильный ландшафт.

В качестве Инженера по данным в команде ЕС & АФ АМЕ вы будете сосредоточены на разработке надежных, эффективных и безопасных конвейеров данных для помощи в принятии решений и поддержке бизнес-стратегий с помощью моделей машинного обучения (ML) и инициатив Индустрии 4.0.

• Направлять и управлять проектами, ориентированными на данные, с использованием сложных аналитических платформ Lear.
• Участвовать в создании и развертывании пользовательских наборов инструментов для анализа данных в рамках региональных стандартов.
• Разрабатывать надежные базы данных из структурированных и неструктурированных источников данных с использованием передовых программных методов.
• Поддерживать оптимизацию системы и обеспечивать соответствие внутренним и нормативным стандартам.

• Степень магистра в области информатики, систем или смежной области.
• 3-5 лет опыта работы в многонациональных и межфункциональных командах.
• Экспертные знания в области гибких методологий и бизнес-анализа.
• Знание английского язы