Principal Data Scientist - Optimization

Tiger Analytics находится в авангарде использования ИИ и аналитики для решения одних из самых сложных задач, с которыми сталкиваются организации по всему миру. Мы создаем индивидуальные решения, основанные на данных и передовых технологиях, для нескольких компаний из списка Fortune 100. С офисами в США, Великобритании, Индии и Сингапуре, а также значительными численными удаленными командами, мы признаны лидером рынка в области консультирования по ИИ и аналитике в индустрии потребительских товаров и розничной торговли, более 40% нашего дохода поступает из этого быстро растущего сектора.

Мы ищем Старшего научного сотрудника по данным для укрепления нашей команды. Идеальный кандидат должен иметь прочный опыт в области анализа данных, практический опыт в оптимизации стратегий пополнения запасов и распределения ресурсов в цепочках поставок. Сильные навыки кодирования являются обязательными.

• Рефакторинг алгоритма оптимизации, написанного на Python с использованием объектно-ориентированного программирования.
• Применение новейших методов науки о данных для решения бизнес-проблем в цепочках поставок и оптимизации в секторах розничной торговли и потребительских товаров.
• Использование передовых статистических методов и алгоритмов науки о данных для анализа больших наборов данных, извлекая практические инсайты, связанные с оптимизацией пополнения запасов и распределением инвентаря.
• Разработка и внедрение предсказательных моделей и алгоритмов оптимизации для улучшения управления инвентарем, минимизации дефицита и оптимизации распределения ресурсов по всей цепочке поставок.
• Сотрудничество с межфункциональными командами для превращения бизнес-требований в решения, основанные на данных.
• Разработка и проведение экспериментов для оценки эффективности различных стратегий пополнения запасов и политик распределения.
• Мониторинг и анализ ключевых показателей эффективности (KPI), связанных с пополнением запасов и распределением в цепочке поставок, предоставление рекомендаций по постоянному улучшению.
• Оставаться в курсе отраслевых тенденций и лучших практик в области науки о данных, оптимизации пополнения запасов и управления цепочкой поставок, используя эти знания для стимулирования инноваций в организации.
• Сотрудничество, наставничество и обучение с растущей командой опытных научных сотрудников по данным.

• Подтвержденный опыт: более 6 лет в качестве научного сотрудника по данным, с акцентом на оптимизацию и распределение инвентаря.
• Образование: магистр или доктор наук в области компьютерных наук, исследований операций, прикладной математики, машинного обучения или в смежной области.
• Опыт работы с математическими программными решателями, такими как Gurobi, Xpress MP, CPLEX, или Google OR Tools в практических приложениях.
• Глубокое понимание статистических методов, методов оптимизации и концепций предсказательного моделирования.
• Владение языками программирования, такими как Python, Pyspark и SQL, а также опыт использования библиотек анализа данных и машинного обучения.
• Умение применять различные аналитические модели к бизнес-кейсам.
• Исключительные навыки общения и сотрудничества для понимания бизнес-потребностей, предоставления решений и объяснения их заинтересованным сторонам.

Эта должность предлагает отличную возможность для значительного карьерного роста в быстро развивающейся, сложной предпринимательской среде с высоким уровнем индивидуальной ответственности.

Если вы увлекаетесь использованием науки о данных для оптимизации цепочек поставок и стимулирования бизнес-успеха, мы будем рады услышать вас!

Название компании: Tiger Analytics

Название должности: Ведущий ученый по данным - Оптимизация