Production Data Analyst

Присоединяйтесь к PACCAR: инновации вместе с мировым лидером в сфере коммерческого транспорта

Обзор компании

PACCAR Inc, основанная в 1905 году, является престижной компанией из списка Fortune 500. Знаменитая своим ведущим положением на международном рынке в секторе коммерческого транспорта, PACCAR производит высококачественные легкие, средние и тяжёлые грузовики под своими уважаемыми брендами Kenworth, Peterbilt и DAF. Наша приверженность выходит за рамки производства транспортных средств, охватывая передовые технологии дизельных двигателей, специализированные финансовые услуги и всестороннюю поддержку клиентов.

Почему выбирают PACCAR?

В PACCAR мы предоставляем нашей команде возможность формировать будущее технологий транспортировки и строить успешную карьеру с мировым лидером. Мы предлагаем исключительный спектр льгот для сотрудников, разработанных для поддержки вашего личного и профессионального роста с момента вашего найма до выхода на пенсию:

• Конкурентоспособная зарплата и льготы, включая пенсионный план 401k с соответствием взносов компании до 5%
• Щедрый пенсионный план и всеобъемлющее медицинское страхование
• Оплачиваемый отпуск, возмещение расходов на обучение и другие дополнительные льготы

Обзор роли: Аналитик данных производства в Kenworth Renton

В настоящее время мы ищем мотивированного Аналитика данных производства для нашего подразделения Kenworth в Renton, штат Вашингтон. Эта роль имеет ключевое значение для улучшения наших производственных процессов через экспертный анализ данных и инициативы по улучшению процессов.

Основные обязанности:

• Вести инициативы по управлению данными для поддержки качества и повышения эффективности в различных операциях на заводе.
• Разрабатывать и внедрять передовые Электронные Инструкции Работы (EWI), координируясь со всеми отделами завода.
• Анализировать критически важные данные, подготавливать подробные отчеты для руководства и определять улучшения системы.

Профессиональные навыки и квалификация:

• Степень бакалавра в области математики, инженерии, компьютерных наук или в смежной области.
• Доказанный опыт работы в производственных процессах,