USA Data Science Sr Manager - Supply Chain

Rejoignez Blend360 en tant que Responsable Principal des Sciences des Données USA - Chaîne d'Approvisionnement

Description de l'entreprise
Blend360 est un prestataire de services d'intelligence artificielle de premier plan, dédié à créer un impact significatif grâce à la science des données, l'IA, la technologie et l'expertise humaine. Avec pour mission principale d'alimenter des idées visionnaires, Blend360 aborde des défis complexes en combinant compétences humaines et intelligence artificielle. La société vise à débloquer de la valeur et à stimuler l'innovation pour ses clients en employant des talents de classe mondiale et des stratégies guidées par les données. Chez Blend360, nous croyons au pouvoir transformateur des personnes et de l'IA pour accomplir un travail significatif et des projets percutants. En savoir plus sur www.blend360.com.

Description du poste
Chez Blend360, nous donnons à nos clients les données, les informations et les innovations nécessaires pour optimiser leur stratégie de chaîne d'approvisionnement. Nous sommes à la recherche d'un Data Scientist expérimenté pour faire progresser l'organisation de la chaîne d'approvisionnement et fournir des solutions percutantes répondant aux défis les plus importants de nos clients.

Responsabilités

• Faire progresser les capacités internes en matière de science des données au sein de la chaîne d'approvisionnement, en se concentrant sur l'IA et l'apprentissage automatique.
• Développer des connaissances spécifiques aux défis de la chaîne d'approvisionnement en collaborant avec les parties prenantes pour identifier les principaux problèmes commerciaux.
• Gérer les rapports directs en fournissant un leadership éthique et motivationnel, en favorisant leurs talents et compétences tout en obtenant des résultats.
• Superviser le travail de projet des analystes, la planification de carrière et la performance, et fournir des retours constructifs avec le soutien de la direction supérieure.
• Recruter, interviewer et former de nouveaux employés.
• Analyser les KPI de l'équipe, développer des solutions et proposer des méthodes alternatives pour atteindre les objectifs.
• Construire des relations clients positives et productives pour la croissance des affaires.
• Comprendre les besoins des clients et personnaliser les processus commerciaux en conséquence.
• Résoudre les préoccupations des clients rapidement et gérer les demandes de manière professionnelle.
• Collaborer avec les équipes de direction pour soutenir les besoins des clients en tant que partenaire stratégique.
• Travailler avec les leaders de la pratique pour traduire les problèmes commerciaux en solutions de science des données, en proposant différentes approches.
• Élaborer des plans de projet complets détaillant les étapes clés, les dates, les responsables, les risques et les plans de contingence.
• Créer et maintenir des pipelines de données efficaces en utilisant SQL, Spark et des technologies cloud, souvent au sein de l'architecture des clients.
• Assembler de grands ensembles de données complexes provenant de diverses sources pour répondre aux exigences fonctionnelles.
• Construire des outils d'analyse pour fournir des insights exploitables sur l'acquisition de clients, l'efficacité opérationnelle et les indicateurs de performance commerciale.
• Effectuer le nettoyage des données, le contrôle de la qualité et l'intégration à partir de sources de données internes et externes sur des plateformes de science des données avancées.
• Réaliser des analyses statistiques, du data mining et documenter les principales insights pour la prise de décision.
• Entraîner, valider et croiser des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant des techniques de pointe.
• Documenter les modèles prédictifs et les résultats des algorithmes d'apprentissage automatique pour les livrables clients.
• Aider les clients à déployer des modèles et des algorithmes dans leur architecture.

Qualifications

• Diplôme de maîtrise en statistiques, mathématiques, analyse de données ou un domaine quantitatif connexe.
• 5+ années d'expérience professionnelle en science des données avancée dans la chaîne d'approvisionnement.
• Maîtrise d'au moins un langage de