Data Scientist - Supply Chain Optimisation

Заголовок: Data Scientist - Оптимизация цепочки поставок Местоположение: Удаленно-Великобритания

Местоположение: Удаленно-Великобритания Занятость: Полная Являясь мировым лидером в области высокоскоростной связи, Ciena придерживается подхода, ориентированного на людей. Наши команды наслаждаются культурой, ориентированной на гибкую рабочую среду, которая способствует индивидуальному росту, благополучию и чувству принадлежности. Мы — технологическая компания, которая руководствуется человечностью, продвигая наши бизнес-приоритеты наряду со значимым социальным, общественным и гражданским влиянием.

Data Scientist – Оптимизация цепочки поставок

Являясь мировым лидером в области высокоскоростной связи, Ciena придерживается подхода, ориентированного на людей. Наши команды процветают в культуре, которая отдает приоритет гибкости, индивидуальному росту, благополучию и чувству принадлежности. Должность Data Scientist – Оптимизация цепочки поставок предполагает применение передовой аналитики, исследований операций, машинного обучения и статистического моделирования для решения сложных глобальных задач цепочки поставок, которые напрямую влияют на эффективность затрат, производительность обслуживания и результаты устойчивого развития.

Как вы внесете свой вклад: • Разрабатывать и внедрять модели исследований операций и оптимизации для проектирования сетей, размещения запасов, планирования производства и мощностей, снабжения, составления расписаний и транспортировки с использованием линейного программирования, смешанно-целочисленного программирования, программирования с ограничениями, моделирования, эвристик и метаэвристик. • Разрабатывать и оценивать классические модели машинного обучения и статистические модели, включая регрессию, классификацию, кластеризацию, прогнозирование временных рядов, вероятностные модели и ансамблевые методы, для повышения эффективности цепочки поставок, экономической эффективности, уровней обслуживания и результатов устойчивого развития. • Анализировать, очищать и преобразовывать большие наборы данных для получения действенных выводов. • Выбирать и применять подходы оптимизации, машинного обучения и статистического моделирования для решения сложных проблем цепочки поставок; проверять производительность и допущения моделей, количественно оценивать неопределенность и сообщать о компромиссах и рекомендациях. • Внедрять готовые к производству аналитические решения с использованием Python или сопоставимых языков программирования и применять практики MLOps на протяжении всего жизненного цикла модели, включая конвейеры данных и признаков, отслеживание экспериментов, версионирование, тестирование, развертывание, мониторинг, переобучение, документацию и управление. • Сотрудничать с командами по инженерии данных, архитектуре, платформам и бизнесу для разработки и поддержки надежных, масштабируемых, объяснимых и поддерживаемых в производственной среде решений для машинного обучения и оптимизации. • Создавать информационные панели, презентации и выходные данные для поддержки принятия решений, которые доносят выводы и рекомендации до технических и нетехнических аудиторий, включая старших руководителей.

Обязательно: • Образование: Степень в области науки о данных, статистики, математики, исследований операций, информатики, инженерии или смежной количественной дисциплины. • Опыт: Более 5 лет опыта работы в области науки о данных, исследований операций, аналитики или оптимизации в цепочке поставок или аналогичных сложных операционных предметных областях. • Применение Python и SQL для подготовки данных, разведочного анализа, разработки моделей, валидации и готовых к производству аналитических решений. • Опыт разработки, валидации и интерпретации классических моделей машинного обучения и статистических моделей, включая регрессию, классификацию, кластеризацию, прогнозирование временных рядов, вероятностные модели и древовидные или ансамблевые методы. • Опыт формулирования и решения задач исследований операций с использованием линейного программирования, смешанно-целочисленного программирования, программирования с ограничениями, моделирования, эвристик или метаэвристик с использованием таких инструментов, как OR-Tools, Pyomo, Gurobi или сопоставимых решателей. • Способность определять, когда следует использовать оптимизацию, машинное обучение, статистическое моделирование, альтернативные методы или комбинированный подход, и связывать выходные данные моделей с практическими бизнес-решениями. • Разрешение на работу: Полное и неограниченное право на работу в Соединенном Королевстве. Ciena не может предоставить спонсорство для получения рабочей визы для этой должности ни сейчас, ни в будущем.

Желательно: • Опыт работы с современными платформами данных, такими как Snowflake, и инструментами трансформации, такими как dbt. • Опыт эксплуатации моделей машинного обучения с помощью повторяемых практик MLOps, включая отслеживание экспериментов, контроль версий исходного кода и моделей, автоматизированное тестирование, конвейеры развертывания, реестры моделей, мониторинг производства, обнаружение дрейфа, переобучение, откат и документацию жизненного цикла. • Опыт работы с облачными или корпоративными платформами машинного обучения и сопутствующими инженерными практиками, включая Dataiku, Databricks, Azure Machine Learning/Azure AI, MLflow, контейнеризацию, API, инструменты CI/CD и наблюдаемость производства. • Знакомство с методами глубокого обучения и архитектурами нейронных сетей, включая прямые сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, трансформеры или графовые нейронные сети, где это применимо к бизнес-задаче. • Знакомство с геопространственной аналитикой, графовой аналитикой или инструментами визуализации сетей. • Опыт поддержки глобальных цепочек поставок или сложных организационных структур.

В Ciena мы стремимся создавать и развивать среду, в которой наши сотрудники чувствуют уважение, ценность и услышанность. Ciena ценит разнообразие своей рабочей силы и уважает своих сотрудников как личностей. Мы не терпим никакой формы дискриминации.

Ciena является работодателем с равными возможностями, включая инвалидов и ветеранов.

При обращении по поводу вакансии, пожалуйста, сообщите Ciena о любых мерах по адаптации, которые могут вам потребоваться.