Principal Data Scientist - Replenishment Optimization

Tiger Analytics jest na czele transformacji zdolności biznesowych poprzez sztuczną inteligencję i analizy danych. Jesteśmy zaangażowani w rozwiązywanie niektórych z najbardziej wyzwających problemów, przed którymi stoją dziś globalne organizacje. Dzięki rozwiązaniom szytym na miarę dla licznych firm z listy Fortune 100, wykorzystujemy dane i technologię do napędzania innowacji. Nasza obecność globalna rozciąga się na wiele biur w USA, Wielkiej Brytanii, Indiach i Singapurze, uzupełniona o obszerną pracę zdalną.

Jesteśmy dumni z bycia liderami rynku w doradztwie w zakresie AI i analiz danych, szczególnie w sektorach dóbr konsumpcyjnych i detalicznych, które stanowią ponad 40% naszych przychodów i są naszym najszybciej rozwijającym się obszarem. Aby wspierać nasz ciągły rozwój, wzbogacamy nasze zespoły o najlepsze talenty.

Poszukujemy doświadczonego Starszego Naukowca Danych ze specjalizacją w analizie danych, alokacji zasobów w łańcuchu dostaw oraz mocnych umiejętnościach programistycznych do dołączenia do naszego dynamicznego zespołu.

• Refaktoryzacja i zwiększanie efektywności naszego algorytmu Optymalizacji Dystrybucji przy użyciu Pythona i Programowania Obiektowego.
• Zastosowanie najnowszych technik nauki o danych do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych w zakresie łańcucha dostaw i optymalizacji w branżach Detalicznej i/lub CPG.
• Tworzenie modeli predykcyjnych i algorytmów optymalizacji w celu udoskonalenia zarządzania zapasami, minimalizacji braków w magazynie i poprawy dystrybucji zasobów w całym łańcuchu dostaw.
• Współpraca z zespołami interdyscyplinarnymi w celu transformacji wymagań biznesowych w solidne rozwiązania oparte na danych.
• Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów w celu oceny wpływu różnych strategii uzupełniania zapasów i polityk alokacji.
• Analiza kluczowych wskaźników efektywności (KPIs) w celu zaoferowania dobrze uzasadnionych rekomendacji dla ciągłych ulepszeń.
• Pozostawanie na bieżąco z trendami w branży, wdrażanie najlepszych praktyk w dziedzinie nauki o danych i zarządzaniu łańcuchem dostaw w celu wspierania innowacji.
• Praca wraz z zespołem doświadczonych Naukowców Danych.

• Minimalne 6 lat doświadczenia w dziedzinie Nauki o Danych, ze specjalizacją w optymalizacji uzupełniania zapasów i alokacji zapasów.
• Zaawansowany stopień w dziedzinie Informatyki, Statystyki, Badań Operacyjnych lub pokrewnych.
• Głęboka wiedza na temat metod statystycznych, technik optymalizacji i modelowania predykcyjnego.
• Znajomość języków programowania takich jak Python, Pyspark i SQL, wraz ze znajomością odpowied