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La mission d'Amazon est d'être l'entreprise la plus centrée sur le client au monde. L'organisation Workforce Staffing (WFS) est en première ligne de cette mission en embauchant les associés horaires qui rendent cette mission possible. Pour stimuler la croissance nécessaire et l'expansion continue des besoins en associés d'Amazon dans un environnement d'emploi restreint, Amazon a créé l'équipe Workforce Intelligence (WFI). Cette équipe (ré)inventera comment Amazon attire, communique avec, et finalement embauche ses associates horaires. Cette équipe détient des recherches multi-niveaux et met en œuvre des programmes pour favoriser l'apprentissage profond, l'amélioration des processus, et des recommandations stratégiques au leadership mondial.
Etes-vous passionné par les données ? Aimez-vous remettre en question le statu quo ? Les défis complexes et difficiles vous excitent-ils ? Si oui, cette équipe pourrait vous convenir.
Le Data Scientist sera responsable de la création d'algorithmes de pointe, de modèles prédictifs et prescriptifs ainsi que des modèles de données nécessaires pour faciliter l'embauche à grande échelle d'associés d'entrepôt par WFS. Ce rôle agit en tant que consultant interne pour les équipes de marketing, biz ops et d'expérience des candidats, couvrant des responsabilités telles que l'amélioration du processus d'embauche à grande échelle, l'analyse de grandes quantités de données sur les candidats/associés et la fourniture de la meilleure expérience d'embauche pour les candidats associés d'entrepôt de WFS.
Nous sommes ouverts à l'embauche de candidats qui travailleraient à partir de l'un des lieux suivants :
Arlington, VA, USA
- 1+ années d'expérience avec les langages de requêtes de données (par exemple, SQL), les langages de script (par exemple, Python) ou les logiciels statistiques/mathématiques (par exemple, R, SAS, Matlab, etc.)
- 2+ années d'expérience en tant que scientifique de données/chercheur, statisticien ou analyste quantitatif dans une entreprise basée sur Internet avec des sources de données complexes et volumineuses
- Expérience avec le traitement de données en cluster (par exemple, Hadoop, Spark, Map-reduce, et Hive)
Amazon s'engage à promouvoir un lieu de travail diversifié et inclusif. Amazon est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité d'accès à l'emploi et ne fait pas de discrimination sur la base de la race, de l'origine nationale, du sexe, de l'identité de genre, de l'orientation sexuelle, du statut de vétéran protégé, du handicap, de l'âge, ou d'un autre statut légalement protégé. Pour les personnes handicapées qui souhaiteraient demander une accommodation, veuillez visiter https://www.amazon.jobs/en/disability/us.
Etes-vous passionné par les données ? Aimez-vous remettre en question le statu quo ? Les défis complexes et difficiles vous excitent-ils ? Si oui, cette équipe pourrait vous convenir.
Le Data Scientist sera responsable de la création d'algorithmes de pointe, de modèles prédictifs et prescriptifs ainsi que des modèles de données nécessaires pour faciliter l'embauche à grande échelle d'associés d'entrepôt par WFS. Ce rôle agit en tant que consultant interne pour les équipes de marketing, biz ops et d'expérience des candidats, couvrant des responsabilités telles que l'amélioration du processus d'embauche à grande échelle, l'analyse de grandes quantités de données sur les candidats/associés et la fourniture de la meilleure expérience d'embauche pour les candidats associés d'entrepôt de WFS.
Nous sommes ouverts à l'embauche de candidats qui travailleraient à partir de l'un des lieux suivants :
Arlington, VA, USA
Qualifications de base
- 1+ années d'expérience avec les langages de requêtes de données (par exemple, SQL), les langages de script (par exemple, Python) ou les logiciels statistiques/mathématiques (par exemple, R, SAS, Matlab, etc.)
- 2+ années d'expérience en tant que scientifique de données/chercheur, statisticien ou analyste quantitatif dans une entreprise basée sur Internet avec des sources de données complexes et volumineuses
Qualifications préférées
- Connaissance des packages statistiques et des outils de Business Intelligence tels que SPSS, SAS, S-PLUS, ou R- Expérience avec le traitement de données en cluster (par exemple, Hadoop, Spark, Map-reduce, et Hive)
Amazon s'engage à promouvoir un lieu de travail diversifié et inclusif. Amazon est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité d'accès à l'emploi et ne fait pas de discrimination sur la base de la race, de l'origine nationale, du sexe, de l'identité de genre, de l'orientation sexuelle, du statut de vétéran protégé, du handicap, de l'âge, ou d'un autre statut légalement protégé. Pour les personnes handicapées qui souhaiteraient demander une accommodation, veuillez visiter https://www.amazon.jobs/en/disability/us.
