Sr Data Scientist

Lieu de travail : Hershey, PA
Structure de travail : Hybride

Rejoignez notre organisation Data Science en approvisionnement chez The Hershey Company et générez de la valeur grâce à des solutions prédictives et prescriptives perturbatrices au sein de notre équipe d'approvisionnement mondiale. Le Data Scientist Sr. collaborera avec les partenaires commerciaux de Hershey, les ingénieurs techniques, les architectes de données et les chefs de projet pour garantir le respect des normes de data science, offrant des avantages rapides et percutants.

En tant que Data Scientist Sr., vous agirez comme un conseiller de confiance pour nos partenaires commerciaux, créant des capacités intelligentes basées sur les données qui influencent directement notre entreprise. Vous travaillerez avec de grands ensembles de données, recommanderez des technologies de pointe et utiliserez des méthodes avancées pour résoudre de véritables problèmes commerciaux. Votre rôle consiste à concevoir et à mener des expériences, à rechercher de nouveaux algorithmes et à optimiser les risques, la rentabilité et l'expérience client. Vous collaborerez avec une équipe diversifiée d'analystes commerciaux, d'ingénieurs techniques, d'architectes de données et de chefs de projet pour aligner les résultats sur notre stratégie commerciale. De plus, vous travaillerez directement avec le Directeur de la Data Science pour assurer la cohérence et la conformité des livrables aux cadres et processus de gouvernance.

Les candidats doivent avoir une solide expérience en apprentissage automatique, en modélisation statistique, en découverte/sélection de fonctionnalités, en optimisation, en analyse exploratoire des données, en extraction de données et en reconnaissance de formes.

Analyser le paysage des données du processus source-to-pay pour développer la feuille de route données & technologies d'approvisionnement mondiale en utilisant des méthodes de data science, des cadres et des processus de gouvernance exemplaires.

Collaborer avec les partenaires IT et commerciaux pour définir, gérer et fournir des solutions de data science innovantes qui stimulent la croissance et l'adoption des capacités chez Hershey.

Promouvoir les futures solutions de data science identifiées par la direction des données d'entreprise. Cela inclut des innovations telles que l'apprentissage automatique, la modélisation statistique, la découverte/sélection de fonctionnalités, l'optimisation, l'analyse exploratoire des données, l'extraction de données et la reconnaissance de formes.

Diriger et coordonner les principaux efforts de data science transversaux pour accélérer la création de valeur pour les résultats des équipes d'exécution agile grâce à l'apprentissage automatique. Travailler en équipe en utilisant l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond (DL) et d'autres techniques analytiques pour développer des solutions évolutives aux problèmes commerciaux. Interagir avec les partenaires commerciaux, les technologues et les ingénieurs pour définir et comprendre les problèmes commerciaux, en aidant à mettre en œuvre des algorithmes ML/DL là où cela est approprié. Concevoir, développer et évaluer des modèles innovants pour l'apprentissage prédictif, le classement de contenu et la détection des anomalies. Extraire des informations pertinentes des données historiques pour automatiser et optimiser les processus clés. Collaborer étroitement avec les équipes technologique, commerciale et d'ingénierie pour mettre en œuvre des modèles et adopter de nouveaux algorithmes.

Superviser la santé et l'évolution des technologies de data science des équipes d'exécution agile en utilisant les meilleures pratiques de l'équipe de données d'entreprise. Maintenir une vision holistique avec un accent stratégique sur l'automatisation des processus existants pour améliorer la performance clé de l'entreprise. Expliquer les avantages commerciaux de la data science tout en maintenant des relations avec les analystes commerciaux, les architectes de données, les ingénieurs techniques et les chefs de projet. Rencontrer régulièrement l'ensemble de l'équipe d'exécution (analystes commerciaux, data scientists, ingénieurs techniques, architectes de données, chefs de projet), les parties prenantes commerciales et le Directeur de la Data Science. Occasionnellement rencontrer les dirigeants technologiques seniors et les principaux partenaires commerciaux.

Connaissances, Compétences et Aptitudes :

• Connaissance des cadres agiles
• Capacité à gérer plusieurs priorités, à respecter les délais et à produire des résultats de qualité sous pression
• Compétences démontrées en leadership et gestion
• Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse
• Excellent esprit d'équipe, agent de changement et défenseur