Principal Data Scientist (Digital Manufacturing)

À propos de GlobalFoundries

GlobalFoundries est une fonderie de semi-conducteurs de premier plan offrant une combinaison inégalée de services de conception, développement et fabrication à certaines des entreprises technologiques les plus innovantes au monde. Notre empreinte de fabrication mondiale s'étend sur trois continents, nous permettant de faciliter les technologies et les systèmes qui transforment les industries et permettent à nos clients de façonner leurs marchés. En savoir plus sur www.gf.com.

Nous recherchons un Principal Data Scientist dévoué pour rejoindre notre équipe Data Science. En rapportant au Lead Data Scientist, vous jouerez un rôle central dans la livraison des exigences techniques en matière d'analytique et dirigerez les meilleures pratiques dans le développement, le déploiement, la mise à l'échelle et la maintenance des cas d'utilisation analytique. Vous collaborerez avec des fournisseurs d'IA et des start-ups pour stimuler l'innovation et créer des modèles d'apprentissage automatique et de statistiques percutants pour relever nos défis opérationnels les plus complexes. Ce rôle implique de soutenir le développement de produits de données évolutifs et de travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes à travers GlobalFoundries pour maximiser la valeur des données.

• Collaborer avec les Lead Data Scientists et les clients commerciaux pour traduire les besoins en solutions d'analytique prédictive et prescriptive.
• Aider à la construction des pipelines de données requis pour des solutions d'analytique prédictive et prescriptive évolutives aux côtés des groupes GFIT et Manufacturing Data Domain.
• Conduire des analyses exploratoires des données et créer des visualisations convaincantes en utilisant des ensembles de données de haute dimension.
• Identifier des approches d'apprentissage automatique ou statistiques appropriées et optimiser les modèles par le réglage des hyperparamètres.
• Déployer des modèles en production avec le soutien des ingénieurs produits et assurer une performance cohérente.
• Surveiller et valider les modèles pour éviter la dégradation des performances.
• Rester à jour avec les meilleures pratiques et les nouvelles techniques de modélisation, soutenant le développement des capacités techniques et analytiques au sein de l'équipe.
• Communiquer la valeur de l'analytique aux dirigeants de Fab et aux partenaires commerciaux, en améliorant la sensibilisation à l'analytique.
• Faciliter la génération et la maximisation de la valeur des solutions analytiques.

Effectuer toutes les activités de manière sûre et responsable, en soutenant toutes les exigences et programmes en matière d'Environnement, Santé, Sécurité et Sûreté.

• Diplôme de licence dans un domaine quantitatif tel que la Statistique, les Mathématiques, l'Informatique, la Recherche Opérationnelle, l'Ingénierie, la Physique, la Chimie, la Biostatistique, l'Économie, la Science des Données ou un domaine connexe.
• Un minimum de 5 ans d'expérience dans le domaine de l'analytique avec un historique prouvé d'innovation.
• Maîtrise des techniques de science des données telles que la Prévision, les Systèmes de Recommandation, l'Optimisation Logistique, l'Analyse du Churn, l'Analyse de Segmentation et l'Apprentissage Profond.
• Expérience avec des environnements tels que R, Python, SAS, SPSS ou STATA pour créer des modèles commerciaux (une expérience en visualisation de données est un gros plus).
• Expérience avec l'optimisation et les environnements cloud pour mettre à l'échelle et mettre en production des moteurs de recommandation.
• Capacité à mettre en œuvre des analyses avancées axées sur les affaires capturant les nuances spécifiques à l'industrie.
• Excellentes compétences en communication pour interagir avec des publics techniques et non techniques.
• Compétences en leadership prouvées capables de guider les membres de l'équipe pour garantir l'excellence en temps voulu.
• Expérience de travail dans des équipes Agile avec une mentalité produit.
• Capacité à établir la confiance et les relations au sein de l'équipe et la direction supérieure.
• Flexibilité à travailler avec des problèmes ambigus