PODS
PODS
PODS ist ein Umzugs- und Lagerunternehmen, das auf tragbaren, witterungsbeständigen Containern basiert, die direkt zu den Kunden geliefert werden. Das Angebot umfasst das eigenständige Packen, Umzüge über kurze und lange Distanzen, monatliche Mietmodelle sowie die Lagerung in sicheren, klimatisierten Lagerzentren. Kunden können aus mehreren Containergrößen wählen, ebenerdig beladen und bei Bedarf eine professionelle Be- und Entladung in Anspruch nehmen. Darüber hinaus bietet PODS reine Lagerlösungen, Finanzierungsmöglichkeiten und Online-Tools zur Organisation eines Umzugs an. Dadurch entstehen Tätigkeitsfelder in Logistik, Kundenservice, Betrieb, Technologie und verwandten Unternehmensbereichen.

Data Scientist II im Homeoffice in Florida

Werden Sie Data Scientist II bei PODS und entwickeln Sie Lösungen für Optimierung, maschinelles Lernen und automatisierte Workflows. Verbessern Sie Kapazitätsplanung, Routenplanung, Terminierung und Ressourcenallokation in der Logistik durch praxisnahe Betriebsanalysen.

Beschreibung

  • Entwickeln und pflegen Sie Optimierungsmodelle für Kapazitätsplanung, Routenplanung, Terminierung und Ressourcenallokation
  • Übersetzen Sie betriebliche Herausforderungen in Entscheidungsvariablen, Zielfunktionen und Nebenbedingungen
  • Analysieren Sie Ursachen, um Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten im gesamten Außendienst zu identifizieren
  • Entwickeln, testen und pflegen Sie Prognose-, Regressions-, Klassifikations- und Anomalieerkennungsmodelle für betriebliche Anwendungsfälle
  • Bereiten Sie Datensätze auf und validieren Sie sie, entwickeln Sie Merkmale und bewerten Sie die Modellleistung
  • Erstellen Sie reproduzierbare Datenpipelines und automatisieren Sie wiederkehrende Analysen, Modellausführungen und Berichte
  • Unterstützen Sie den Aufbau gemeinsamer Tools, Frameworks und Standards, die Lösungen wiederholbar machen
  • Pflegen Sie Snowflake-Datenmodelle zur Unterstützung von Analysten und nachgelagerten Anwendungen
  • Erstellen Sie Dashboards und Entscheidungshilfen, die analytische Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen
  • Dokumentieren Sie Modelllogik, Methoden und Annahmen zusammen mit den zugehörigen Tools und Pipelines
  • Erklären Sie Erkenntnisse, Einschränkungen und Empfehlungen klar gegenüber technischen und betrieblichen Zielgruppen
  • Sie berichten an den Director of Operations Data Science & AI und arbeiten mit Ingenieuren sowie operativen Stakeholdern zusammen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in einer quantitativen Fachrichtung wie Data Science, Statistik, Operations Research, Wirtschaftsingenieurwesen, angewandter Mathematik, Physik, Informatik, Ingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften oder einem verwandten Bereich erforderlich
  • Masterabschluss bevorzugt
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in angewandter Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder quantitativer Analytik
  • Relevante Praktika, duale Ausbildungsabschnitte oder Forschung im Rahmen eines Graduiertenstudiums können einen Teil der geforderten Berufserfahrung ersetzen
  • Praktische Erfahrung bei der Formulierung und Lösung gemischt-ganzzahliger linearer Optimierungsmodelle
  • Erfahrung mit Gurobi, Pyomo, OR-Tools, PuLP, CPLEX oder einer vergleichbaren Optimierungsbibliothek beziehungsweise einem vergleichbaren Solver erforderlich
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit einem modernen Cloud-Data-Warehouse, vorzugsweise Snowflake
  • Sicherer Umgang mit Python für Datenanalyse und Modellentwicklung
  • Erfahrung in der Entwicklung, Prüfung und Validierung von Prognose-, Regressions-, Klassifikations- oder anderen prädiktiven Modellen
  • Erfahrung beim Erstellen reproduzierbarer Datenpipelines und Automatisieren wiederkehrender Analysen und Modellworkflows
  • Fähigkeit, Analyse- und Modellergebnisse durch klare Visualisierungen und nutzbare Entscheidungshilfen zu vermitteln
  • Fähigkeit, Methoden und Ergebnisse klar zu erklären und die Arbeit zur Reproduzierbarkeit und Überprüfung zu dokumentieren
  • Fähigkeit, vage formulierte betriebliche Herausforderungen in klar abgegrenzte analytische Fragen und praxisnahe Lösungen zu überführen
  • Erfahrung oder akademische Ausbildung in maschinellem Lernen und mathematischer Optimierung
  • Vertrautheit mit Cloud-Datenplattformen wie Snowflake oder AWS
  • Erfahrung in der Unterstützung von Betrieb, Lieferkette, Logistik oder einem anderen kapazitätsbeschränkten Geschäftsbereich bevorzugt
  • Fähigkeit, bis zu 8 Stunden täglich an einem Schreibtisch zu sitzen und am Computer zu arbeiten
  • Fähigkeit, Hände und Finger zum Tippen und zur Navigation mit der Maus einzusetzen
  • Ausreichendes Sehvermögen, um kleine Details auf einem Computermonitor zu erkennen
  • Fähigkeit, bis zu 8 Stunden täglich zu stehen und zu gehen, sich zu bücken und Kartons mit einem Gewicht von bis zu 50 Pfund zu heben
  • Fähigkeit, über ein Telefonhandset oder ein angeschlossenes Headset zu hören und verbal zu kommunizieren
  • Regelmäßige Anwesenheit und Pünktlichkeit sind erforderlich
  • Vor der Einstellung können eine Überprüfung des Strafregisters und/oder ein Drogentest erforderlich sein; gemäß Unternehmensrichtlinie können außerdem stichprobenartige Drogentests stattfinden

Zusatzleistungen

  • Vollzeitstelle im Homeoffice
  • Klimatisierte Büroumgebung während der regulären Arbeitszeiten
  • Reguläre Arbeitszeiten
  • Nur minimale Reisetätigkeit erforderlich

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