Supply Chain Data Scientist, Senior

Job expired!

Возможность: Если вас увлекает использование науки о данных для решения сложных проблем и внесения значимых изменений, присоединяйтесь к нам в Booz Allen Hamilton на позицию старшего научного сотрудника по анализу данных в области цепочек поставок. Эта роль идеально подходит для тех, кто очарован потенциалом IoT, машинного обучения и ИИ в революции анализа данных.

В Booz Allen вы будете преобразовывать огромные наборы структурированных и неструктурированных данных в действенные инсайты в различных секторах, включая национальную безопасность, здравоохранение и логистику. Станьте частью команды, использующей науку о данных для создания позитивного влияния в мировом масштабе.

Будучи лидером нашей команды по анализу данных, вы будете:

  • Взаимодействовать с клиентами для понимания их аналитических потребностей и извлекать ценные выводы из сложных данных.
  • Вести разработку сложных алгоритмов и систем управления данными.
  • Использовать передовые инструменты и фреймворки для преобразования разрозненных данных в ясные, действенные выводы для стратегического принятия решений.
  • Применять ваш опыт в области ИИ и технологий машинного обучения для совершенствования процессов в цепочке поставок.
  • Способствовать инновациям в моделировании данных, количественном анализе и визуализации.

Квалифицированные кандидаты должны иметь:

  • Более 10 лет опыта в решении задач науки о данных в управлении цепочками поставок.
  • Не менее 5 лет, посвященных исследованию данных, очистке, анализу, визуализации и майнингу.
  • Доказанные способности в статистическом и общем программировании, используемом в анализе данных.
  • Опыт ведения сложных проектов, основанных на данных, в логистике и управлении цепочками поставок.
  • Портфолио успешных проектов по внедрению Agile-практик и разработке прогнозируемых моделей данных.
  • Степень бакалавра в соответствующей области. Приветствуются высшие степени.
  • Допуск Top Secret.

Дополнительные навыки:

  • Разработка алгоритмов с использованием R, Python или SQL/NoSQL.
  • Распределенные инструменты данных, такие как Hadoop, Spark или EMR.
  • Инструменты визуализации данных, такие как Plotly, Seaborn или ggplot2.

В Bo