Lead Data Scientist - Replenishment Optimization

О Tiger Analytics: Компания Tiger Analytics находится на переднем крае трансформации бизнес-вызовов в возможности с помощью AI и аналитики. Мы гордимся предоставлением индивидуальных решений, которые интегрируют данные и технологии в различных отраслях по всему миру, при этом имея заметные партнерства, включая несколько компаний из списка Fortune 100. Наше динамичное присутствие распространяется на США, Великобританию, Индию и Сингапур, и дополняется мощным удаленным штатом сотрудников.

Лидерство на рынке: Мы занимаем доминирующее положение в консультировании в области AI и аналитики в секторах товаров широкого потребления и розничной торговли, в настоящее время формируя более 40% нашего дохода из этой быстро растущей области.

Обзор роли: Ведущий научный сотрудник по оптимизации пополнения запасов

Краткое описание работы: Мы ищем опытного Ведущего научного сотрудника с разносторонним опытом в аналитике данных, практическим опытом оптимизации стратегий пополнения запасов и распределения ресурсов в цепях поставок, усиленным отличными навыками программирования.

Основные обязанности:

• Рефакторинг существующего алгоритма оптимизации распределения с использованием объектно-ориентированного программирования на Python.
• Взаимодействие с последними приложениями data science для решения сложных бизнес-проблем в области управления цепочками поставок и оптимизации в сфере розничной торговли и товаров широкого потребления.
• Применение передовых статистических методов и алгоритмов для анализа больших наборов данных, извлечения действенных выводов для пополнения запасов и распределения инвентаря.
• Разработка и внедрение передовых предиктивных моделей и алгоритмов оптимизации для рационализации управления запасами, минимизации отсутствия товаров на складе и улучшения распределения ресурсов.
• Совместная работа с межфункциональными командами для преобразования бизнес-потребностей в надежные решения на основе данных.
• Проектирование и проведение экспериментов для оценки эффективности различных стратегий и политик пополнения запасов.
• Анализ и интерпретация ключевых показателей эффективности (KPI) для консультирования по мерам непрерывного улучшения.
• Следование за тенденциями в области data science, пополнения запасов