Quality Data Scientist

Введение в BlueOval SK Battery Park

Ford революционизирует индустрию электромобилей (EV) с помощью грандиозных инвестиций в размере 11,4 миллиарда долларов в современные производственные мощности, включая BlueOval SK Battery Park в Кентукки и BlueOval City в Теннесси. Путем сотрудничества с SK Innovation, лидером в области аккумуляторных технологий, мы стремимся возглавить производство батарей для электромобилей.

Для получения дополнительной информации о планах BlueOval, пожалуйста, нажмите здесь.

В BlueOval SK, совместном предприятии Ford и SK On, мы стоим на переднем крае революции в области аккумуляторов для электромобилей. Совместно с нашими талантливыми командами вы будете производить высококачественные батареи, необходимые для электромобилей. Ваш вклад сыграет ключевую роль в улучшении опыта наших клиентов.

С миллиардами, инвестированными в современные производственные мощности для батарей в BlueOval City, Теннесси, и BlueOval SK Battery Park, Кентукки, мы объединяем вековой опыт Ford в автомобильной промышленности с более чем 30-летним опытом SK On в области аккумуляторных технологий, чтобы стать ведущим производителем батарей в мире.

Мы ищем научного сотрудника по качеству данных, который присоединится к нашей передовой команде в BlueOval SK Battery Park в Глендейле, Кентукки. Это уникальная возможность стать частью инновационного стартапа и помочь запустить современное производство батарей для электромобилей.

Основные обязанности

• Разрабатывать и внедрять передовые модели машинного обучения для обнаружения аномалий в данных тестирования производственных компонентов.
• Анализировать многомодальные наборы данных для выявления тенденций и идей, которые улучшат стратегию контроля качества.
• Постоянно улучшать эффективность и точность существующих моделей машинного обучения.
• Разрабатывать масштабируемые архитектуры моделей для быстрой и надежной перенастройки моделей.
• Сотрудничать с производственной командой и заинтересованными сторонами, чтобы дефектные части не доходили до клиентов.
• Документировать и четко сообщать результаты и выводы заинтересованным сторонам.
• Быть в курсе последних достижений в алгоритмах машинного обучения и лучших практик отрасли.

Минимальные требования

• Степень магистра в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии или смежной количественной области.
• Минимум два года опыта программирования на языке Python.
• Более двух лет опыта анализа высокоразмерных наборов данных.
• Опыт работы с алгоритмами и фреймворками машинного обучения, такими как Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow или XGBoost.
• Более двух лет работы с пакетами для анализа и визуализации данных, такими как Pandas, SciPy и Seaborn.
• Более одного года опыта программирования на языке SQL и работы с реляционными базами данных.
• Хорошее понимание алгоритмов машинного обучения без учителя, таких как леса изоляции, одно-классовые SVM и автоэнкодеры.
• Знание концепций инженерии характеристик, преобразования Фурье и статистических методов извлечения и выбора характеристик.

Предпочтительные квалификации

• Докторская степень в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии или смежной количественной области.
• Опыт работы с Git и GitHub для контроля версий и сотрудничества.
• Опыт работы с Google Cloud Platform для обработки данных и задач машинного обучения.
• Знание временного анализа и извлечения характеристик на основе глубокого обучения.
• Знание моделей последовательных данных, извлечения характеристик и