H-1BGreen card em andamento para este cargo
REG. 9675470
Cientista de Dados Sênior
Rockwell Automation, Inc.
✓ VERIFICADO · 8 green cards (PERM) aprovados nos últimos 12 mesesRegistros públicos do Departamento do Trabalho dos EUA (DOL).
- Local: Milwaukee, WI
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 29/07/2026
Cientista de dados sênior na Rockwell Automation em Milwaukee, WI. Empresa com 8 aprovações de PERM nos últimos 12 meses.
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.
Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
A Rockwell Automation é uma líder global em tecnologia focada em ajudar os fabricantes mundiais a serem mais produtivos, sustentáveis e ágeis. Com mais de 28.000 funcionários que fazem o mundo melhor a cada dia, sabemos que temos algo especial. Atrás de nossos clientes - empresas incríveis que ajudam a alimentar o mundo, fornecer a medicina salva-vidas em escala global, e foco em água limpa e mobilidade verde - nosso povo são solucionadores de problemas energizados que se orgulham de como o trabalho que fazemos muda o mundo para melhor.
Saudamos todos os fabricantes, pensadores avançados e solucionadores de problemas que estão procurando um lugar para fazer seu melhor trabalho. E se for você, adoraríamos que se juntasse a nós!
Descrição do trabalho
Descrição do trabalho
A Data Science & Innovation Organization está construindo o motor analítico que alimenta nosso portfólio de produtos de IA. Como cientista sênior de dados, AI Agentic Products, você possuirá a camada de dados e modelagem de que nossos sistemas agentic dependem. Este papel fica diretamente ao lado do Engenheiro de IA Agente Sênior, que projeta e implementa o raciocínio, orquestração e camadas de uso de ferramentas de nossos agentes de IA. Onde esse papel constrói a arquitetura do agente, você constrói a fundação empírica. A base empírica consiste em conjuntos de dados curados, modelos preditivos incorporados como ferramentas de agente, rigor estatístico para avaliação e infraestrutura de feedback que torna os agentes mensuravelmente melhores ao longo do tempo. Juntos, estes dois papéis formam o núcleo da nossa capacidade de IA aplicada.
Responsabilidades primárias:
Criação e curadoria de conjuntos de dados
• Construir conjuntos de dados rotulados de alta qualidade a partir de fontes de dados operacionais, incluindo bases de dados estruturadas, registros de eventos, fluxos de sensores e repositórios de documentos
• Definir estratégias de engenharia de recursos para séries temporais, dados baseados em eventos e não estruturados
Desenvolvimento de modelos preditivos
• Construir, validar e manter modelos preditivos (por exemplo, detecção de anomalias, classificação, previsão) que servem como ferramentas caláveis dentro de sistemas de IA agentic
• Aplicar métodos estatísticos rigorosos: teste de hipóteses, validação cruzada e estimativa do intervalo de confiança para garantir que as saídas do modelo são confiáveis quando surgidas por um agente
Interfaces de dados do agente e aterramento de RAG
• Possuir o pipeline de dados que povoa bases de conhecimento estruturadas utilizadas para geração aumentada de recuperação em produtos agentes
• Criar frameworks de avaliação para medir a qualidade de recuperação e precisão factual contra conjuntos de dados de verdades terrestres específicos de domínio
Experimentação e rigor estatístico
• Aplicar técnicas de inferência causal relevantes (por exemplo, controles sintéticos, diferença na diferença) para isolar efeitos causais em ambientes operacionais
• Servir como consciência estatística da equipe de IA: estrutura de medição de design antes do transporte, e construir cultura interna em torno de reivindicações de desempenho de IA responsáveis
Activação interfuncional
• Colaborar com gerentes de produtos para traduzir casos de uso de domínio em declarações de problemas ML bem-formadas
• Trabalhe com engenheiros de IA e equipes de plataforma de dados para alinhar os padrões de loja de recursos e as melhores práticas de aprendizado de máquina que suportam a integração confiável de ferramentas de agentes
Os Essenciais - Você terá:
• Licenciatura em área relevante.
• É necessária autorização legal para trabalhar nos EUA. Não vamos patrocinar indivíduos para vistos de emprego, agora ou no futuro, para esta abertura de emprego.
O preferido - você também pode ter:
Fundações principais da ciência dos dados
• 5+ anos construindo modelos preditivos de ponta a ponta na produção: a partir de dados brutos através de engenharia de recursos, treinamento de modelos, avaliação e implantação
• Estatísticas aplicadas: testes de hipóteses, métodos bayesianos, modelagem de séries temporais, quantificação de incertezas e compreensão dos modos comuns de falha de avaliação ML
• Proficiência em Python (pandas, scikit-learn, PyTorch ou equivalente); SQL avançado; familiaridade com plataformas de dados de nuvem (AWS, GCP ou Azure)
AI agente e experiência de dados RAG
• Criação de conjuntos de dados de experiência direta e oleodutos de avaliação para sistemas de IA conversacional, chatbot ou agente
• Entender como as saídas preditivas do modelo (escores, probabilitie
O que oferecemos:
• Seguro de Saúde, incluindo Médico, Dental e Visão
• 401k
• Tempo de folga pago
• Licença parental e cuidadora
• Horário de trabalho flexível onde você vai trabalhar com seu gerente para desfrutar de um horário de trabalho que pode ser flexível com sua vida pessoal.
• Para saber mais sobre o nosso pacote de benefícios, por favor visite em .
Esta posição faz parte de uma família de trabalho. A experiência será o factor determinante para o nível de posição e a compensação.
Na Rockwell Automation estamos dedicados a construir um local de trabalho diversificado, inclusivo e autêntico, então se você está animado com esse papel, mas sua experiência não se alinha perfeitamente com todas as qualificações na descrição do trabalho, nós encorajamos você a se candidatar de qualquer maneira. Você pode ser a pessoa certa para este ou outros papéis.
LI-Hybrid
#LI-LifeAtRok
#LI-SB1
Somos um Empregador da Igualdade de Oportunidades, incluindo deficientes e veteranos.
Se você é um indivíduo com uma deficiência e você precisa de assistência ou uma acomodação razoável durante o processo de aplicação, por favor, entre em contato com nossa equipe de serviços em .
A política híbrida da Rockwell Automation alinha que os funcionários devem trabalhar em um local da Rockwell pelo menos às segundas, terças e quintas-feiras, a menos que eles tenham uma obrigação comercial fora do escritório.
Ver o texto original em inglês
Rockwell Automation is a global technology leader focused on helping the world’s manufacturers be more productive, sustainable, and agile. With more than 28,000 employees who make the world better every day, we know we have something special. Behind our customers - amazing companies that help feed the world, provide life-saving medicine on a global scale, and focus on clean water and green mobility - our people are energized problem solvers that take pride in how the work we do changes the world for the better.
We welcome all makers, forward thinkers, and problem solvers who are looking for a place to do their best work. And if that’s you we would love to have you join us!
Job Description
Job Description
The Data Science & Innovation Organization is building the analytical engine that powers our AI product portfolio. As Senior Data Scientist, Agentic AI Products, you will own the data and modeling layer that our agentic systems depend on. This role sits directly alongside the Senior Agentic AI Engineer, who designs and deploys the reasoning, orchestration, and tool-use layers of our AI agents. Where that role builds the agent architecture, you build the empirical foundation. The empirical foundation consists of curated datasets, predictive models embedded as agent tools, statistical rigor for evaluation, and the feedback infrastructure that makes agents measurably better over time. Together, these two roles form the core of our applied AI capability.
Primary Responsibilities:
Dataset creation & curation
• Build high-quality labeled datasets from operational data sources including structured databases, event logs, sensor streams, and document repositories
• Define feature engineering strategies for time-series, event-based, and unstructured data
Predictive model development
• Build, validate, and maintain predictive models (e.g. anomaly detection, classification, forecasting) that serve as callable tools within agentic AI systems
• Apply rigorous statistical methods: hypothesis testing, cross-validation, and confidence interval estimation to ensure model outputs are trustworthy when surfaced by an agent
Agent data interfaces & RAG grounding
• Own the data pipeline that populates structured knowledge bases used for retrieval-augmented generation in agentic products
• Build evaluation frameworks to measure retrieval quality and factual accuracy against domain specific ground-truth datasets
Experimentation & statistical rigor
• Apply relevant causal inference techniques (e.g. synthetic controls, difference-in-difference) to isolate causal effects in operational environments
• Serve as the statistical conscience of the AI team: design measurement frameworks before shipping, and build internal culture around responsible AI performance claims
Cross-functional enablement
• Collaborate with product managers to translate domain use cases into well-formed ML problem statements
• Work with AI engineers and data platform teams to align on feature store standards and machine learning best practices that support reliable agent tool integration
The Essentials - You Will Have:
• Bachelor's Degree in relevant field.
• Legal authorization to work in the US is required. We will not sponsor individuals for employment visas, now or in the future, for this job opening.
The Preferred - You Might Also Have:
Core data science foundations
• 5+ years building end-to-end predictive models in production: from raw data through feature engineering, model training, evaluation, and deployment
• Applied statistics: hypothesis testing, Bayesian methods, time-series modeling, uncertainty quantification, and understanding of common ML evaluation failure modes
• Proficiency in Python (pandas, scikit-learn, PyTorch or equivalent); advanced SQL; familiarity with cloud data platforms (AWS, GCP, or Azure)
AI agent and RAG data experience
• Direct experience building datasets and evaluation pipelines for conversational AI, chatbot, or agent systems
• Understanding of how predictive model outputs (scores, probabilitie
What We Offer:
• Health Insurance including Medical, Dental and Vision
• 401k
• Paid Time off
• Parental and Caregiver Leave
• Flexible Work Schedule where you will work with your manager to enjoy a work schedule that can be flexible with your personal life.
• To learn more about our benefits package, please visit at [link no portal] .
This position is part of a job family. Experience will be the determining factor for position level and compensation.
At Rockwell Automation we are dedicated to building a diverse, inclusive and authentic workplace, so if you're excited about this role but your experience doesn't align perfectly with every qualification in the job description, we encourage you to apply anyway. You may be just the right person for this or other roles.
#LI-Hybrid
#LI-LifeAtRok
#LI-SB1
We are an Equal Opportunity Employer including disability and veterans.
If you are an individual with a disability and you need assistance or a reasonable accommodation during the application process, please contact our services team at [telefone no portal].
Rockwell Automation’s hybrid policy aligns that employees are expected to work at a Rockwell location at least Mondays, Tuesdays, and Thursdays unless they have a business obligation out of the office.
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.