Lead Data Scientist (Remote Work Eligible)

Offre d'emploi : Data Scientist Principal chez Nike - Télétravail éligible

Lieu et Informations sur le Salaire

Nous acceptons le télétravail, sauf pour le Dakota du Sud, le Vermont et la Virginie-Occidentale. Le salaire annuel de base pour ce poste varie de 119 400,00 $ à 267 500,00 $, en fonction de votre localisation géographique, de vos qualifications, compétences et expérience.

Pour plus d'informations détaillées sur nos avantages complets, veuillez visiter notre page des avantages ici.

Qui Nous Recherchons

L'équipe Insights, Data Science, and Analytics (IDSA) de Nike recherche un Data Scientist Principal expérimenté. Ce rôle implique un leadership et une expertise technique dans la construction de solutions d'analyses prédictives et prescriptives pour optimiser les stratégies de planification de l'approvisionnement et des stocks de Nike.

Le candidat idéal devrait avoir une solide expérience en science des données et en analytique, posséder un esprit curieux, et être capable de traduire des données complexes en insights exploitables. Vous devriez exceller à simplifier les complexités des affaires en hypothèses testables et en solutions évolutives, et choisir les techniques de modélisation avancées les plus adaptées à chaque tâche. En tant que joueur d'équipe fort, vous devriez apprendre continuellement et partager vos connaissances avec les autres.

Responsabilités du Poste

En tant que membre de l'équipe de science des données pour la planification de l'approvisionnement et des stocks (S&IP) de l'IDSA, vous travaillerez sur la livraison de produits de science des données qui soutiennent les stratégies commerciales de Nike, y compris la gestion de la demande, de l'offre et des stocks :

• Travailler avec votre équipe pour évaluer les exigences commerciales, les contraintes de données et les techniques analytiques alternatives pour déterminer la meilleure approche de solution.
• Contribuer à la planification, à la programmation et à la mesure de la valeur pour respecter les délais et les critères de réussite.
• Conduire la mise en œuvre et la maintenance de modèles de science des données de qualité production et de modèles de recherche opérationnelle.
• Améliorer l'alignement entre la capacité de fabrication et la demande en comprenant les attributs des produits et les capacités des partenaires.
• Explorer les facteurs de coût, la performance en temps opportun, les causes fondamentales des problèmes de qualité, et s'efforcer d'atteindre les objectifs de durabilité de Nike.
• Façonner les plateformes et les produits analytiques de Nike en identifiant les capacités de science des données fondamentales.
• Soutenir l'adoption des produits analytiques grâce à un storytelling efficace et à la collaboration.
• Partager les connaissances, s'adapter et développer de nouvelles méthodes et rester à jour avec les derniers logiciels disponibles dans le domaine.

Environnement Collaboratif

Vous rendrez des comptes au Directeur de l'Analytique Avancée et travaillerez au sein de l'équipe de technologie avancée et des sciences des données du GSM, qui comprend d'autres data scientists et ingénieurs en données. La collaboration est essentielle car vous travaillerez avec les équipes commerciales du Global Sourcing & Manufacturing, de la gestion de la demande et des approvisionnements, ainsi que d'autres fonctions de données, d'analytique et de technologies au sein de Nike.

Qualifications

Pour être considéré pour ce rôle, vous devriez apporter :

• Un diplôme avancé en statistiques, mathématiques, recherche opérationnelle, informatique ou un domaine connexe, avec au moins 5 ans d'expérience pertinente dans l'industrie, ou un diplôme de licence avec 7 à 12 ans d'expérience connexe.
• Une connaissance approfondie des méthodologies de science des données et d'optimisation, y compris les modèles classiques, l'intelligence artificielle, les algorithmes d'apprentissage automatique et les techniques d'optimisation linéaires/non-linéaires.
• Des compétences avancées en programmation en Python et SQL pour l'acquisition de données, le prétraitement, la modélisation et la surveillance.
• Une familiarité avec les outils de science des données/analytique (par exemple, Jupyter Notebook, consoles SQL, Hadoop,