Dołącz do naszego innowacyjnego zespołu jako badacz AIML - Applied ML w dziedzinie ekonometrii i prognozowania w Apple

Podsumowanie: Data ogłoszenia: 16 maja 2024 | Liczba godzin tygodniowo: 40 | Numer roli: 200543212

W Apple jesteśmy zespołem pionierskich badaczy i inżynierów, którzy przewodzą w ulepszaniu planowania biznesowego poprzez zaawansowane optymalizacje rynku, sprzedaży i łańcucha dostaw. Naszą misją jest wykorzystanie innowacji interdyscyplinarnych do generowania strategicznej wartości i napędzania wpływów Apple na najwyższym poziomie. Zapraszamy Cię do bycia kluczową częścią naszego zespołu, gdzie będziesz stosować metodologie ekonometryczne, statystyczne i uczenie maszynowe w całym cyklu życia produktów Apple w dziedzinach Finansów, Sprzedaży i Operacji. Współpracuj z elitarnymi ekspertami dziedzinowymi i badaczami głębokiego uczenia, zwiększając sukces biznesowy dzięki swoim różnorodnym perspektywom z ekonomii i statystyki. Zainteresowany? Chcielibyśmy Cię mieć na pokładzie!

Kluczowe kwalifikacje

• Wykazane kompetencje i solidne portfolio w jednym lub więcej obszarach: statystyka, ekonometria, badania operacyjne, marketing ilościowy, wnioskowanie przyczynowe, analiza szeregów czasowych, modelowanie stochastyczne, optymalizacja lub teoria podejmowania decyzji.
• Zaawansowana znajomość Pythona/R i znajomość głównych frameworków uczenia maszynowego lub statystycznych.
• Udowodnione doświadczenie w metodologiach optymalizacji, takich jak programowanie liniowe i uczenie ze wzmocnieniem.
• Mocne podstawy we wnioskowaniu przyczynowym i modelach ekonomicznych, szczególnie w finansach, handlu detalicznym lub łańcuchu dostaw.
• Głęboka wiedza w dziedzinie Deep Learning i wyjaśnialnego ML jest dodatkowym atutem.
• Silna intuicja biznesowa, elastyczne podejście i odwaga do doskonalenia ustalonych procesów biznesowych.

Opis roli

Jako badacz AIML - Applied ML, Twoje wkłady będą miały głęboki wpływ na wyniki finansowe Apple poprzez łączenie ekonometrii i wnioskowania przyczynowego z modelami głębokiego uczenia się w celu opracowania zoptymalizowanych, wyjaśnialnych rozwiązań biznesowych. Będziesz pracować u boku wyjątkowych inżynierów i badaczy, aby rozwiązywać kluczowe wyzwania biznesowe, takie jak opcjonalność sprzedaży, prognozowanie popytu, optymalizacja łańcucha dostaw i optymalizacja cen.

Edukacja i doświadczenie

Kandydaci powinni posiadać doktorat z zakresu statystyki, ekonometrii, badań operacyjnych, uczenia maszynowego, matematyki lub pokrewnej dziedziny albo więcej niż 3 lata doświadczenia przemysłowego w modelowaniu ekonomicznym, badaniach operacyjnych lub uczeniu maszynowym.