H-1BGreen card em andamento para este cargo
REG. 9577950
Assistente de Engenharia
FEV North America, Inc.
✓ VERIFICADO · 6 green cards (PERM) aprovados nos últimos 12 mesesRegistros públicos do Departamento do Trabalho dos EUA (DOL).
- Local: Auburn Hills, MI
- Área: Engenharia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 28/07/2026
Assistente de engenharia em Auburn Hills, MI; empresa com 15 LCAs e 8 PERMs aprovados nos últimos 12 meses.
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Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
descrição desenvolver e implantar soluções baseadas em ai para automatizar engenharia e fluxos de trabalho de negócios, melhorar a eficiência, tomada de decisão e produtividade identificar oportunidades para substituir processos manuais ou baseados em regras com fluxos de trabalho e agentes inteligentes de ai-driven design, desenvolver e integrar a aprendizagem de máquina (ml), reforçar a aprendizagem (rl) e modelos de ai para aplicações de engenharia substituir algoritmos de controle convencionais baseados em regras e funções baseadas em física com modelos de ml/rl baseados em dados, onde adequado desenvolver pipelines de dados para coleta, limpeza, funcionalidade de engenharia, treinamento, validação e implantação de modelos de ai treinar, otimizar e validar modelos de ml/rl utilizando técnicas de simulação, teste e dados de campo colaboram com controles, software, sistemas e especialistas de domínio para integrar modelos de ai em sistemas de produção de desenvolvimento de gêmeos digitais, análise preditiva, detecção de anomalias, otimização e sistemas de tomada de decisão inteligentes monitoram o desempenho do modelo de ai, realizar atividades de retreção e escalonamento de recursos de soluções implementadas aplicadas para aplicações de treinamento, preparar relatórios técnicos, documentação, apresentação de software, apresentação de software e demonstração de desenvolvimento de software de software e demonstração de software
Ver o texto original em inglês
description develop and deploy ai-based solutions to automate engineering and business workflows, improving efficiency, decision-making, and productivity identify opportunities to replace manual or rule-based processes with intelligent ai-driven workflows and agents design, develop, and integrate machine learning (ml), reinforcement learning (rl), and generative ai models for engineering applications replace conventional rule-based control algorithms and physics-based functions with data-driven ml/rl models where appropriate develop data pipelines for collection, cleaning, feature engineering, training, validation, and deployment of ai models train, optimize, and validate ml/rl models using simulation, test, and field data collaborate with controls, software, systems, and domain experts to integrate ai models into production systems support development of digital twins, predictive analytics, anomaly detection, optimization, and intelligent decision-making systems monitor model performance, perform retraining activities, and ensure robustness and scalability of deployed solutions prepare technical reports, documentation, presentations, and demonstrations for internal and customer stakeholders stay current with emerging ai technologies, frameworks, and best practices and evaluate their applicability to engineering challenges requirements working towards bachelor’s or master’s degree in computer science, electrical engineering, mechanical engineering, robotics, data science, artificial intelligence, or a related field understanding of machine learning, deep learning, reinforcement learning, and generative ai concepts proficiency in python and common ai/ml frameworks such as tensorflow, pytorch, and rl libraries experience with software development tools, version control systems, and ci/cd processes experience with data processing, feature extraction, model training, validation, and deployment workflows preferred qualifications: knowledge of optimization techniques, control systems, and system modeling concepts familiarity with cloud-based ai platforms and mlops practices is preferred strong analytical and problem-solving skills with the ability to work on complex engineering challenges professional communication skills (oral and written) and ability to present technical concepts to diverse audiences equal opportunity employer as to all protected groups, including protected veterans and individuals with disabilities
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