PODS
PODS
PODS è un’azienda di traslochi e deposito basata su container portatili e resistenti alle intemperie, consegnati direttamente ai clienti. Il suo servizio consente di occuparsi autonomamente dell’imballaggio, effettuare traslochi locali e a lunga distanza, noleggiare container su base mensile e depositare i propri beni in centri di stoccaggio sicuri e climatizzati. I clienti possono scegliere tra diverse dimensioni di container, caricare a livello del suolo e organizzare, come opzione, servizi professionali di carico e scarico. PODS offre inoltre soluzioni esclusivamente per il deposito, opzioni di finanziamento e strumenti online per gestire un trasloco, creando opportunità nei settori della logistica, dell’assistenza clienti, delle operazioni, della tecnologia e di altre funzioni aziendali correlate.

Data Scientist II da remoto in Florida

Entra in PODS come Data Scientist II per sviluppare soluzioni di ottimizzazione, machine learning e automazione dei flussi di lavoro. Migliora la pianificazione della capacità logistica, l’instradamento, la programmazione e l’allocazione delle risorse attraverso analisi operative concrete.

Descrizione

  • Sviluppare e mantenere modelli di ottimizzazione per la pianificazione della capacità, l’instradamento, la programmazione e l’allocazione delle risorse
  • Tradurre le sfide operative in variabili decisionali, obiettivi e vincoli
  • Analizzare le cause profonde per individuare opportunità di ottimizzazione e automazione nelle operazioni sul campo
  • Creare, testare e mantenere modelli di previsione, regressione, classificazione e rilevamento delle anomalie per casi d’uso operativi
  • Preparare e convalidare i set di dati, progettare le caratteristiche e valutare le prestazioni dei modelli
  • Creare pipeline di dati riproducibili e automatizzare analisi ricorrenti, esecuzioni di modelli e report
  • Contribuire a definire strumenti, framework e standard condivisi che rendano le soluzioni ripetibili
  • Mantenere i modelli di dati Snowflake a supporto degli analisti e delle applicazioni downstream
  • Creare dashboard e strumenti di supporto alle decisioni che trasformino i risultati analitici in azioni
  • Documentare la logica dei modelli, le metodologie e le ipotesi insieme agli strumenti e alle pipeline correlate
  • Spiegare chiaramente risultati, limitazioni e raccomandazioni a interlocutori tecnici e operativi
  • Riportare al Direttore di Data Science e IA per le Operazioni collaborando con ingegneri e stakeholder operativi

Requisiti

  • Laurea richiesta in una disciplina quantitativa come data science, statistica, ricerca operativa, ingegneria industriale, matematica applicata, fisica, informatica, ingegneria, economia o un campo correlato
  • Laurea magistrale preferibile
  • Almeno 3 anni di esperienza nella data science applicata, nel machine learning o nell’analisi quantitativa
  • Stage, programmi cooperativi o attività di ricerca post-laurea pertinenti possono soddisfare parte del requisito di esperienza
  • Esperienza pratica nella formulazione e nella risoluzione di modelli di programmazione lineare intera mista
  • È richiesta esperienza con Gurobi, Pyomo, OR-Tools, PuLP, CPLEX o una libreria o un solver di ottimizzazione comparabile
  • Competenze avanzate in SQL con un moderno data warehouse cloud, preferibilmente Snowflake
  • Padronanza di Python per l’analisi dei dati e lo sviluppo di modelli
  • Esperienza nello sviluppo, nel test e nella convalida di modelli di previsione, regressione, classificazione o altri modelli predittivi
  • Esperienza nella creazione di pipeline di dati riproducibili e nell’automazione di analisi ricorrenti e flussi di lavoro dei modelli
  • Capacità di comunicare i risultati analitici e dei modelli attraverso visualizzazioni chiare e strumenti di supporto alle decisioni utilizzabili
  • Capacità di spiegare chiaramente metodi e risultati e di documentare il lavoro per garantirne la riproducibilità e la revisione
  • Capacità di trasformare sfide operative non definite in modo preciso in domande analitiche mirate e soluzioni pratiche
  • Esperienza o formazione accademica nel machine learning e nell’ottimizzazione matematica
  • Familiarità con piattaforme di dati cloud come Snowflake o AWS
  • È preferibile esperienza in operations, catena di approvvigionamento, logistica o altre attività soggette a vincoli di capacità
  • Capacità di stare seduti alla scrivania e lavorare al computer fino a 8 ore al giorno
  • Capacità di usare mani e dita per digitare sulla tastiera e navigare con il mouse
  • Acuità visiva adeguata per visualizzare piccoli dettagli su un monitor
  • Capacità di stare in piedi e camminare fino a 8 ore al giorno, chinarsi, piegarsi e sollevare scatole fino a 50 libbre
  • Capacità di sentire e comunicare verbalmente tramite una cornetta telefonica o una cuffia collegata
  • Sono richieste presenza regolare e puntualità
  • L’assunzione può richiedere un controllo dei precedenti penali e/o uno screening antidroga prima dell’assunzione, oltre a screening antidroga casuali secondo la politica aziendale

Benefit

  • Posizione remota a tempo pieno
  • Ambiente d’ufficio climatizzato durante il normale orario lavorativo
  • Normale orario lavorativo
  • Trasferte minime richieste

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