Senior Data Scientist, UTR Optimization

¿Buscas tu próximo desafío? Los Centros de Clasificación de América del Norte (NASC) están experimentando un crecimiento y buscan un Científico de Datos calificado y altamente motivado para unirse al Equipo de Datos, Productos y Simulación de Ingeniería NASC.

La red del Centro de Clasificación es la solución crítica de Medio Camino en el grupo de Servicios de Transporte de Amazon (ATS), que vincula los Centros de Cumplimiento con la Última Milla. La experiencia de nuestros clientes depende de nuestra capacidad para ejecutar eficientemente el flujo de volumen a través de la red de medio camino.

El Científico de Datos diseñará e implementará soluciones para abordar preguntas comerciales complejas utilizando simulación. En este rol, aplicarás técnicas de análisis avanzadas y conceptos estadísticos para obtener información de grandes conjuntos de datos, creando simulaciones intuitivas y visualizaciones de datos. Tus contribuciones abarcarán todas las capas de una solución de datos, trabajando en estrecha colaboración con ingenieros de diseño de procesos, ingenieros de inteligencia comercial y gerentes de productos técnicos. Obtendrás conjuntos de datos relevantes, crearás modelos de simulación y revisarás resultados clave con líderes empresariales y partes interesadas, asegurando un equilibrio entre la validez científica y la practicidad comercial.

En este equipo, impactarás significativamente a toda la organización NASC, brindando amplias oportunidades de aprendizaje y crecimiento dentro del equipo de Ingeniería NASC. Como el primer experto dedicado a la simulación, tendrás una oportunidad excepcional para definir e impulsar la visión de las mejores prácticas de simulación en nuestro equipo. Para tener éxito en este rol, debes convertir preguntas comerciales ambiguas en problemas claramente definidos, desarrollar métricas cuantificables y entregar resultados que cumplan con altos estándares de calidad de datos, seguridad y privacidad.

El objetivo único del Equipo de Productos y Análisis de Ingeniería NASC es desarrollar herramientas para la simulación y optimización bajo techo, apoyando las necesidades de nuestras partes interesadas internas y externas, incluidos Ingeniería de Diseño de Procesos, Ingeniería NASC, ACES, Finanzas, Seguridad y Operaciones. Creamos herramientas de ciencia de datos para evaluar escenarios de diseño y operaciones hipotéticos para centros de clasificación nuevos y existentes, comprendiendo su robustez, estabilidad, escalabilidad y rentabilidad. Conceptualizamos nuevas soluciones de ciencia de datos utilizando plataformas de optimización y aprendizaje automático para analizar procesos nuevos y existentes, identificar y reducir pasos que no aportan valor y aumentar el rendimiento y la tasa general. Colaboramos con varios equipos funcionales para probar y pilotar nuevas soluciones de hardware/software.

Estamos abiertos a contratar candidatos para trabajar en una de las siguientes ubicaciones: Toronto, ON, CAN.

La Maestría o Doctorado con experiencia limitada, O una Licenciatura en Estadística, Matemáticas Aplicadas, Investigación Operativa, Economía, Ingeniería o un campo cuantitativo relacionado con tres años de experiencia laboral como Científico de Datos.

Experiencia con análisis estadístico, modelado de datos, optimizaciones, modelado de regresión y previsión, análisis de series temporales, minería de datos, análisis financiero y modelado de demanda.

Experiencia aplicando varias técnicas de aprendizaje automático y comprendiendo los parámetros clave que afectan su rendimiento.

Experiencia en software estadístico como R, Weka, SAS, SPSS.

Competencia con TABLEAU u otras interfaces basadas en la web para crear gráficos personalizables ricos en gráficos, tablas y mapas de datos.

Capacidad para escribir scripts SQL para análisis y generación de informes (Redshift, SQL, MySQL).

Experiencia usando uno o más lenguajes de programación (Python, R, Java, C++, MATLAB).

Experiencia procesando, filtrando y presentando grandes cantidades (100K a millones de filas) de datos.

Experiencia previa en un rol de aprendizaje automático, científico de datos o ingeniero de optimización en una gran empresa de tecnología.

Familiaridad con los procesos utilizados en la red de cumplimiento/clasificación de Amazon.

Capacidad para desarrollar planes experimentales y analíticos para los procesos de modelado de datos, usar bases sólidas y determinar con precisión las relaciones de causa y efecto.

Experiencia en la creación de visualizaciones basadas en datos para describir un sistema de extremo a extremo.

Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, con la capacidad de comunicarse efectivamente con colegas de ciencia de la computación, investigación operativa y antecedentes empresariales.

Capacidad para trabajar en un