Lead Data Scientist - Corporate Security

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Découvrez l'opportunité de travailler avec une entreprise du Fortune Global 500. Libérez votre potentiel en rejoignant un environnement innovant, en vivant une culture enrichissante et en collaborant avec des équipes talentueuses qui vous aident à vous améliorer chaque jour. UPS cherche des individus ayant un mélange unique de compétences et de passion pour nous guider vers l'avenir. Si vous avez la motivation pour vous diriger vous-même ou diriger une équipe, ce rôle est conçu pour cultiver vos compétences et vous propulser au niveau supérieur.

Niveau du poste: 30H

Date limite de candidature: 23/06

Poste flexible: 3 jours au bureau, 2 jours à distance

Ce poste dirigera et défendra diverses équipes de science des données, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques dans le développement et la mise en œuvre de systèmes analytiques avancés, de modèles prédictifs et prescriptifs. Vous collaborerez avec des data scientists, data analysts, data engineers, ingénieurs en apprentissage automatique, propriétaires de domaines d'affaires et développeurs d'applications pour fournir des informations qui éclairent des décisions commerciales confiantes.

En tant que Lead Data Scientist, vous évaluerez et adopterez les technologies émergentes pour soutenir la modélisation statistique, l'apprentissage automatique, le calcul distribué et l'optimisation des performances en temps réel. Votre rôle renforcera considérablement l'exécution par UPS des initiatives analytiques avancées à grande échelle visant à offrir de la valeur aux parties prenantes, avec la possibilité de gérer le personnel départemental.

• Diriger les data analysts et les ingénieurs en apprentissage automatique dans la mise en œuvre de modèles et de systèmes évolutifs qui offrent des résultats optimaux.
• Agir en tant qu'expert en la matière dans les processus commerciaux, les données et les capacités d'analyse avancée d'UPS.
• Définir des stratégies soutenant la création, le développement et la livraison de solutions analytiques répondant aux besoins de l'entreprise.
• Développer et prototyper des algorithmes pour garantir que les résultats analytiques s'alignent sur les exigences commerciales.
• Analyser de grands ensembles de données pour en tirer des insights permettant de construire des systèmes analytiques et des modèles prédictifs.
• Identifier et évaluer les technologies de pointe, les bibliothèques de science des données/apprentissage automatique et les plateformes de données.
• Fournir un leadership intellectuel et des conseils techniques aux équipes de projet de science des données.
• Promouvoir les meilleures pratiques dans l'adoption des technologies Cloud-AI et des bibliothèques d'apprentissage automatique pour en tirer des insights commerciaux.
• Communiquer des insights et des recommandations aux clients commerciaux et aux dirigeants seniors.
• Gérer des projets analytiques et servir de point de contact pour garantir l'alignement avec les objectifs du projet.

Exigences:

• Capacité à s'engager avec les parties prenantes commerciales et les dirigeants pour traduire les problèmes commerciaux en solutions analytiques de haut niveau.
• Expérience approfondie de travail avec des ensembles de données à grande échelle et complexes pour créer des modèles d'apprentissage automatique, prédictifs, de prévision et d'optimisation.
• Feuille de route prouvée dans la gestion de l'ambiguïté, la priorisation des besoins et la livraison de résultats dans un environnement dynamique.
• Expertise dans les pipelines de gestion des données impliquant l'extraction, l'analyse et la transformation des données en utilisant des langages de requêtes (par exemple, SQL, NoSQL, BQ) ou des langages de script (par exemple, Python, R).
• Expérience pratique du lancement de projets analytiques avancés à grande échelle et de l'adaptation des technologies Cloud-AI disponibles et des frameworks d'apprentissage automatique.
• Capacité à communiquer des concepts techniques à des non-experts et à présenter efficacement des résultats basés sur les données.
• Expérience dans le développement de solutions analytiques utilisant diverses techniques (par exemple, apprentissage supervisé, non supervis