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PODS
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1 001 – 5 000 Employés
Sponsor de visa H1BConstructionHôtellerieVoyages
PODS est une entreprise de déménagement et de stockage fondée sur l’utilisation de conteneurs portables et résistants aux intempéries, livrés directement aux clients. Son service permet d’emballer soi-même ses affaires, d’effectuer des déménagements locaux ou longue distance, de louer des conteneurs au mois et de stocker ses biens dans des centres de stockage sécurisés et climatisés. Les clients peuvent choisir parmi plusieurs tailles de conteneurs, charger leurs biens au niveau du sol et organiser, en option, des services professionnels de chargement et de déchargement. PODS propose également des solutions de stockage uniquement, des options de financement et des outils en ligne pour gérer un déménagement, créant ainsi des opportunités dans la logistique, le service client, les opérations, la technologie et d’autres fonctions commerciales connexes.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist II en télétravail en Floride

Rejoignez PODS en tant que Data Scientist II pour développer des solutions d’optimisation, d’apprentissage automatique et d’automatisation des flux de travail. Améliorez la planification de la capacité logistique, l’acheminement, la planification des horaires et l’allocation des ressources grâce à des analyses opérationnelles concrètes.

USÉtats-UnisFLFlorideÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
AWSCloudPythonSQL

Description

  • Développer et maintenir des modèles d’optimisation pour la planification de la capacité, l’acheminement, la planification des horaires et l’allocation des ressources
  • Traduire les défis opérationnels en variables de décision, objectifs et contraintes
  • Analyser les causes profondes afin de repérer les possibilités d’optimisation et d’automatisation dans les opérations sur le terrain
  • Créer, tester et maintenir des modèles de prévision, de régression, de classification et de détection des anomalies pour des cas d’usage opérationnels
  • Préparer et valider les jeux de données, concevoir les caractéristiques et évaluer les performances des modèles
  • Créer des pipelines de données reproductibles et automatiser les analyses récurrentes, les exécutions de modèles et les rapports
  • Contribuer à établir des outils, des frameworks et des normes partagés qui rendent les solutions reproductibles
  • Maintenir les modèles de données Snowflake utilisés par les analystes et les applications en aval
  • Créer des tableaux de bord et des outils d’aide à la décision qui transforment les résultats analytiques en actions
  • Consigner la logique des modèles, les méthodologies et les hypothèses avec les outils et pipelines associés
  • Expliquer clairement les résultats, les limites et les recommandations aux publics techniques et opérationnels
  • Rendre compte au Directeur de la Data Science et de l’IA opérationnelles tout en collaborant avec les ingénieurs et les parties prenantes opérationnelles

Exigences

  • Diplôme de licence requis dans une discipline quantitative telle que la data science, les statistiques, la recherche opérationnelle, le génie industriel, les mathématiques appliquées, la physique, l’informatique, l’ingénierie, l’économie ou un domaine connexe
  • Un diplôme de master est souhaité
  • Au moins 3 ans d’expérience en data science appliquée, en apprentissage automatique ou en analyse quantitative
  • Des stages, des programmes coopératifs ou des travaux de recherche de troisième cycle pertinents peuvent satisfaire une partie de l’exigence d’expérience
  • Expérience pratique de la formulation et de la résolution de modèles de programmation linéaire en nombres entiers mixtes
  • Expérience avec Gurobi, Pyomo, OR-Tools, PuLP, CPLEX ou une bibliothèque ou un solveur d’optimisation comparable requise
  • Maîtrise avancée de SQL avec un entrepôt de données cloud moderne, de préférence Snowflake
  • Maîtrise de Python pour l’analyse des données et le développement de modèles
  • Expérience du développement, des tests et de la validation de modèles de prévision, de régression, de classification ou d’autres modèles prédictifs
  • Expérience de la création de pipelines de données reproductibles et de l’automatisation des analyses récurrentes et des flux de travail des modèles
  • Capacité à communiquer les résultats analytiques et les résultats des modèles au moyen de visualisations claires et d’outils d’aide à la décision utilisables
  • Capacité à expliquer clairement les méthodes et les résultats, et à documenter le travail pour en permettre la reproductibilité et la revue
  • Capacité à transformer des défis opérationnels mal définis en questions analytiques ciblées et en solutions pratiques
  • Expérience ou formation universitaire en apprentissage automatique et en optimisation mathématique
  • Connaissance des plateformes de données cloud telles que Snowflake ou AWS
  • Une expérience dans les opérations, la chaîne d’approvisionnement, la logistique ou une autre activité soumise à des contraintes de capacité est souhaitée
  • Capacité à rester assis à un bureau et à travailler sur un ordinateur jusqu’à 8 heures par jour
  • Capacité à utiliser les mains et les doigts pour la saisie au clavier et la navigation à la souris
  • Acuité visuelle suffisante pour voir de petits détails sur un écran d’ordinateur
  • Capacité à rester debout et à marcher jusqu’à 8 heures par jour, à s’accroupir, se pencher et soulever des cartons pesant jusqu’à 50 livres
  • Capacité à entendre et à communiquer verbalement au moyen d’un combiné téléphonique ou d’un casque connecté
  • Assiduité et ponctualité régulières requises
  • L’emploi peut nécessiter une vérification des antécédents judiciaires et/ou un dépistage de drogues avant l’embauche, ainsi que des dépistages aléatoires conformément à la politique de l’entreprise

Avantages

  • Poste à distance à temps plein
  • Environnement de bureau climatisé pendant les heures normales de travail
  • Heures normales de travail
  • Déplacements minimes requis

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