AIML - Applied ML Researcher, Econometrics & Forecasting

Краткое описание: Опубликовано: 16 мая 2024 г. | Количество часов в неделю: 40 | Номер вакансии: 200543212

В Apple мы команда пионерских исследователей и инженеров, ведущих направление в улучшении бизнес-планирования через продвинутую оптимизацию рынка, продаж и цепочек поставок. Наша миссия - использовать междисциплинарные инновации для создания стратегической ценности и увеличения влияния Apple на рынке. Мы приглашаем вас стать важной частью нашей команды, где вы будете применять эконометрические, статистические и методы машинного обучения в течение всего жизненного цикла продуктов Apple в финансах, продажах и операциях. Сотрудничайте с ведущими экспертами в своей области и исследователями глубокого обучения, повышая успех бизнеса с вашими разнообразными перспективами из экономики и статистики. Взволнованы? Мы были бы рады видеть вас в нашей команде!

• Демонстрируемый опыт и обширное портфолио в одной или нескольких областях: статистика, эконометрика, исследование операций, количественный маркетинг, причинно-следственное моделирование, анализ временных рядов, стохастическое моделирование, оптимизация или теория принятия решений.
• Продвинутое владение Python/R и знакомство с основными фреймворками Машинного Обучения или статистики.
• Доказанный опыт в методиках оптимизации, таких как линейное программирование и обучение с подкреплением.
• Твердая база в причинно-следственном выводе и экономических моделях, особенно в финансах, розничной торговле или цепочках поставок.
• Глубокие знания в области Глубокого Обучения и объяснимого МЛ являются значительным плюсом.
• Сильное деловое чутье, адаптивный подход и смелость в улучшении устоявшихся бизнес-процессов.

Как исследователь прикладного машинного обучения AIML, ваш вклад существенно повлияет на финансовые результаты Apple, совмещая эконометрику и причинно-следственные выводы с моделями глубокого обучения для разработки оптимизированных, объяснимых бизнес-решений. Вы будете работать вместе с выдающимися инженерами и исследователями, решая основные бизнес-задачи, такие как Опциональность Продаж, Прогнозирование Спроса, Оптимизация Ц