Sr Data Scientist

Lokalizacja pracy: Hershey, PA
Układ pracy: Hybrydowy

Dołącz do naszej organizacji Procurement Data Science w The Hershey Company i twórz wartość poprzez zakłócające predykcyjne i preskryptywne rozwiązania w ramach naszego globalnego zespołu zakupów. Starszy Naukowiec Danych będzie współpracować z partnerami biznesowymi Hershey, inżynierami technicznymi, architektami danych i menedżerami projektów, aby zapewnić zgodność z standardami nauki o danych i dostarczanie szybkich i znaczących korzyści.

Jako Starszy Naukowiec Danych będziesz działać jako zaufany doradca dla naszych partnerów biznesowych, tworząc zdolności oparte na danych i inteligencji maszynowej, które bezpośrednio wpływają na nasz biznes. Będziesz pracować z dużymi zestawami danych, rekomendować najnowocześniejsze technologie i używać zaawansowanych metod do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Twoja rola obejmuje projektowanie i prowadzenie eksperymentów, badanie nowych algorytmów oraz optymalizację ryzyka, rentowności i doświadczenia klientów. Będziesz współpracować z różnorodnym zespołem analityków biznesowych, inżynierów technicznych, architektów danych i menedżerów projektów, aby dostosować wyniki do naszej strategii biznesowej. dodatkowo, będziesz współpracować bezpośrednio z Dyrektorem Nauki o Danych, aby zapewnić zgodność i przestrzeganie dostarczanych ram oraz procesów zarządzania.

Kandydaci muszą mieć silne podstawy w zakresie uczenia maszynowego, modelowania statystycznego, odkrywania/wyboru cech, optymalizacji, eksploracyjnej analizy danych, eksploracji danych oraz rozpoznawania wzorców.

Analizuj krajobraz danych source-to-pay, aby opracować mapę drogową Global Procurement Data & Technology, wykorzystując najlepsze praktyki metod nauki o danych, ramy i procesy zarządzania.

Współpracuj z partnerami IT i biznesowymi, aby definiować, zarządzać i dostarczać innowacyjne rozwiązania nauki o danych, które napędzają wzrost i przyjmowanie zdolności w Hershey.

Propaguj przyszłe rozwiązania nauki o danych zidentyfikowane przez kierownictwo danych korporacyjnych. Obejmuje to innowacje, takie jak uczenie maszynowe, modelowanie statystyczne, odkrywanie/wybór cech, optymalizacja, eksploracyjna analiza danych, eksploracja danych oraz rozpoznawanie wzorców.

Zakładaj i koordynuj kluczowe wysiłki w zakresie nauki o danych między funkcjonalnymi, aby przyspieszyć tworzenie wartości dla zespołów realizacyjnych Agile poprzez uczenie maszynowe. Pracuj jako część zespołu wykorzystującego uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie (DL) i inne techniki analityczne do opracowywania skalowalnych rozwiązań dla problemów biznesowych. Interakcja z partnerami biznesowymi, technologami i inżynierami, aby definiować i rozumieć problemy biznesowe, pomagając wdrażać algorytmy ML/DL tam, gdzie to odpowiednie. Projektuj, rozwijaj i oceniaj innowacyjne modele do nauki predykcyjnej, rankingowania treści i wykrywania anomalii. Wydobywanie istotnych informacji z danych historycznych w celu automatyzowania i optymalizowania kluczowych procesów. Ścisła współpraca z zespołami technologicznymi, biznesowymi i inżynieryjnymi w celu wdrażania modeli i przyjmowania nowych algorytmów.

Nadzoruj zdrowie i ewolucję technologii nauki o danych zespołów realizacyjnych Agile, korzystając z najlepszych praktyk wytyczeń zespołu danych korporacyjnych. Utrzymuj holistyczną wizję z strategicznym naciskiem na automatyzację istniejących procesów w celu napędzania