Sr Data Scientist

Ubicación del Trabajo: Hershey, PA
Arreglo de Trabajo: Híbrido

Únase a nuestra organización de Ciencia de Datos de Adquisiciones en The Hershey Company y genere valor a través de soluciones predictivas y prescriptivas disruptivas dentro de nuestro equipo Global de Adquisiciones. El Científico de Datos Senior colaborará con socios comerciales de Hershey, ingenieros técnicos, arquitectos de datos y gerentes de proyectos para asegurar la adherencia a los estándares de ciencia de datos, entregando beneficios rápidos e impactantes.

Como Científico de Datos Senior, actuará como un asesor de confianza para nuestros socios comerciales, creando capacidades inteligentes basadas en datos que influyen directamente en nuestro negocio. Trabajará con grandes conjuntos de datos, recomendará tecnologías de punta y utilizará métodos avanzados para abordar problemas comerciales reales. Su rol implica diseñar y ejecutar experimentos, investigar nuevos algoritmos y optimizar riesgo, rentabilidad y experiencia del cliente. Colaborará con un equipo diverso de analistas comerciales, ingenieros técnicos, arquitectos de datos y gerentes de proyectos para alinear los resultados con nuestra estrategia comercial. Además, trabajará directamente con el Director de Ciencia de Datos para asegurar la consistencia y el cumplimiento de los entregables con los marcos y procesos de gobernanza.

Los solicitantes deben tener una sólida formación en aprendizaje automático, modelado estadístico, descubrimiento/selección de características, optimización, análisis exploratorio de datos, minería de datos y reconocimiento de patrones.

Analice el paisaje de datos desde el origen hasta el pago para desarrollar la hoja de ruta de Datos y Tecnología de Adquisiciones Global utilizando métodos de mejores prácticas, marcos y procesos de gobernanza de ciencia de datos.

Colabore con IT y socios comerciales para definir, gestionar y entregar soluciones innovadoras de ciencia de datos que impulsen el crecimiento y la adopción de capacidades en Hershey.

Evangelice futuras soluciones de ciencia de datos identificadas por el liderazgo de Datos Empresariales. Esto incluye innovaciones como aprendizaje automático, modelado estadístico, descubrimiento/selección de características, optimización, análisis exploratorio de datos, minería de datos y reconocimiento de patrones.

Liderar y coordinar esfuerzos clave de ciencia de datos interfuncionales para acelerar la creación de valor para los resultados del equipo de ejecución ágil a través del aprendizaje automático. Trabajar como parte de un equipo utilizando aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL) y otras técnicas analíticas para desarrollar soluciones escalables para problemas comerciales. Interactuar con socios comerciales, tecnólogos e ingenieros para definir y comprender problemas comerciales, ayudando a implementar algoritmos ML/DL donde sea apropiado. Diseñar, desarrollar y evaluar modelos innovadores para aprendizaje predictivo, clasificación de contenido y detección de anomalías. Extraer información relevante de datos históricos para automatizar y optimizar procesos clave. Colaborar estrechamente con equipos de tecnología, negocios e ingeniería para implementar modelos y adoptar nuevos algoritmos.

Supervisar la salud y evolución de las tecnologías de ciencia de datos del equipo de ejecución ágil utilizando la guía de mejores prácticas del equipo de Datos Empresariales. Mantener una visión holística con un enfoque estratégico en la automatización de procesos existentes para impulsar el rendimiento clave del negocio. Articular los beneficios comerciales de la ciencia de datos mientras mantiene relaciones con analistas comerciales, arquitectos de datos, ingenieros técnicos y gerentes de proyectos. Reunirse rutinariamente con todo el equipo de ejecución (analistas comerciales, científicos de datos, ingenieros técnicos, arquitectos de datos, gerentes de proyectos), stakeholders comerciales y el Director de Ciencia de Datos. Ocasionalmente reunirse con líderes senior de tecnología y socios comerciales clave.

Conocimientos, Habilidades y Capacidades:

• Conocimiento práctico de marcos ágiles
• Capacidad para gestionar múltiples prioridades, cumplir con los plazos y producir resultados de calidad bajo presión
• Habilidades demostradas de liderazgo y gestión
• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas
• Fuerte jugador de equipo, agente de cambio y defensor
• Excelentes habilidades de servicio al cliente
• Auto-motivación y alta energía
• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita

Educación:

Se requiere título de licenciatura en un campo STEM.
Se prefiere doctorado.