Staff, Data Scientist | Pricing | Sunnyvale

Вы талантливый и опытный Старший научный сотрудник по данным, специализирующийся на ценовых алгоритмах? Walmart Global Tech ищет именно вас для руководства нашими инициативами по разработке сложных моделей и стратегий ценообразования. Эта ключевая роль включает в себя внедрение инноваций и оптимизацию доходов с помощью передовых статистических и машинных методов обучения. Вы будете сотрудничать с динамичной командой специалистов по данным и межфункциональными командами для уточнения и внедрения алгоритмов, способствующих успеху бизнеса.

Команда Merchandise AI, важная часть нашей группы Applied AI, является центральной для успехов Walmart в области розничной торговли и электронной коммерции. Эта команда объединяет статистический анализ, алгоритмы машинного обучения и операции в розничной торговле для создания новаторских решений на протяжении всего жизненного цикла мерчандайзинга — от прогнозирования спроса до оптимизации цен. Мы на переднем крае ИИ, обеспечивая, что Walmart остается лидером в быстро меняющемся мире розничной торговли.

Разработка моделей ценообразования: Разрабатывать, создавать и внедрять передовые модели ценообразования, используя такие техники, как регрессионный анализ, прогнозирование спроса и алгоритмы оптимизации.

Анализ данных: Анализировать обширные наборы данных для выявления трендов, закономерностей и инсайтов о поведении клиентов, рыночной динамике и конкурентных стратегиях ценообразования.

Разработка алгоритмов: Создавать и совершенствовать алгоритмы для динамического ценообразования, сегментации и персонализированных рекомендаций по ценам с целью максимизации доходов и рентабельности.

Оценка моделей: Оценивать производительность моделей ценообразования с помощью тщательного тестирования, валидации и итерации для обеспечения их точности и надежности.

Сотрудничество: Работать в тесном сотрудничестве с командами продуктового управления, инженерии, маркетинга и продаж для понимания бизнес-потребностей, приоритизации инициатив и реализации стратегий ценообразования.

Мониторинг и оптимизация: Постоянно отслеживать производительность моделей ценообразования в реальном времени, корректируя их при необходимости в зависимости от изменяющихся рыночных условий и бизнес-целей.

Документация и отчётность: Четко и лаконично описывать методологии, выводы и рекомендации. Составлять отчеты и презентации для доведения инсайтов до ключевых заинтересованных сторон.

Будьте в курсе: Оставаться в курсе отраслевых тенденций, передовых практик и новых технологий в области аналитики ценообразования, науки о данных и машинного обучения для стимулирования инноваций и непрерывного совершенствования.

Идеальный кандидат должен иметь:

• Более 5 лет опыта работы в области науки о данных, машинного обучения и статистического анализа с акцентом на оптимизацию ценообразования.
• Опыт работы с Python, R или Scala для анализа данных и разработки моделей.
• Сильные аналитические навыки для манипулирования и интерпретации больших наборов данных.
• Опыт работы с библиотеками/фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn или Spark ML.
• Обширные знания концепций, методологий и стратегий ценообразования в розничной торговле или электронной коммерции.
• Отличные навыки общения для объяснения сложных концепций различной аудитории.
• Доказанная способность самостоятельно доводить проекты до завершения в быстром темпе.

• Опыт работы с облачными платформами, такими как Azure или Google Cloud Platform.
• Знание A/B тестирования, экспериментального дизайна и методов причинно-следственного анализа.
• Вклад в сообщество по науке о данных через научные статьи, проекты с открытым исходным кодом или