시니어 데이터 사이언티스트, 공급망 분석 (미국 원격)
Pursuit Aerospace의 항공기 부품 공급망을 위한 머신러닝, 예측 및 AI 솔루션을 개발합니다. 재고, 고객 납품, 생산 계획 및 비용 성과를 개선합니다.
설명
- SIOP 혁신을 추진하고 재고 및 고객 서비스를 개선하는 데이터, 분석, AI 솔루션을 만듭니다.
- 비즈니스 및 운영 요구에 맞는 머신러닝, 통계, 예측 및 시계열 모델을 구축합니다.
- 재고 최적화, 수요 예측, 생산 가능성 분석, 정시 납품, 생산 계획, 효율성 및 비용을 개선합니다.
- 탐색적 분석, 특성 엔지니어링, 모델 선택, 검증, 최적화, 배포 및 성능 모니터링을 수행합니다.
- 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 경우 예측형, 처방형, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델 솔루션을 개발합니다.
- 문제 정의와 데이터 준비부터 모델링, 애플리케이션 개발, 배포 및 도입까지 엔드투엔드 데이터 과학 제품을 독립적으로 구축합니다.
- Python과 SQL로 분석 데이터 세트 및 데이터 변환 워크플로를 만듭니다.
- 기업 시스템의 대규모 데이터 세트를 정제, 변환 및 결합합니다.
- 대시보드, 분석 애플리케이션, API 및 의사결정 지원 도구를 만듭니다.
- 테스트, 버전 관리, 모니터링, 문서화 및 유지보수 가능한 코드를 갖춘 프로덕션용 솔루션을 제공합니다.
- AWS, Snowflake, Spark, S3 및 관련 클라우드·데이터 기술을 사용합니다.
- 데이터 레이크, ETL/ELT, 스트리밍 데이터, API 및 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼에 연결되는 데이터 과학 솔루션을 설계합니다.
- 제품, 엔지니어링, 운영, 공급망 팀 및 비즈니스 이해관계자와 협업합니다.
- 여러 부서의 리더와 문제를 정의하고 재고, 정시 납품 및 비용에서 측정 가능한 개선을 이룹니다.
- 프로덕션 분석 자산의 정확성과 신뢰성을 유지하고 분석 운영을 감독합니다.
- 지속적인 개선 활동으로 데이터 품질과 무결성을 높입니다.
- 분석 결과를 실행 가능한 권고안으로 전환하고 사업 전반에서 활용되도록 장려합니다.
- 출장 비율은 10~20%이며, 근무 조건에는 사업장 간 또는 공급업체 방문 출장이 최대 25%까지 명시되어 있습니다.
지원 자격
- 학사 학위.
- 데이터 과학 분야 경력 4년 이상으로, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 성과를 개선하는 견고한 솔루션을 독립적으로 구축한 경험.
- 데이터 분석, 변환 및 분석 솔루션 개발을 위한 SQL 및 Python 실무 경력 4년 이상.
- 머신러닝, 수요 예측 또는 시계열 모델 구축 경력 4년 이상.
- 현재와 향후 모두 고용주의 비자 후원 없이 미국에서 정규직으로 일할 수 있는 자격.
- ITAR/EAR 규정의 적용을 받는 업무를 수행할 수 있는 능력.
- SQL, Python, 머신러닝 모델링 및 시계열 분석 능숙도.
- 머신러닝, 통계 또는 시계열 예측 모델을 독립적으로 개발하고 배포한 경험.
- 규모가 크고 복잡하며 완벽하지 않은 데이터 세트를 다룬 경험.
- Snowflake, AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 환경에서 데이터 모델과 ETL/ELT 파이프라인을 설계하고 구현한 경험.
- 테스트, 버전 관리, CI/CD, 모니터링 및 문서화를 포함하는 프로덕션 품질의 분석 또는 머신러닝 솔루션을 제공한 경험.
- AI 지원 제품 개발 및 AI 도구 활용 경험.
- 수요 예측, 수요 감지, 재고 관리, 생산 가능성 보고 등 공급망 분석 지식.
- 항공우주 및/또는 제조업 경험.
- ERP 시스템과 구매 주문, 생산 주문 및 재고 데이터에 대한 이해.
- 개인 보호 장비를 착용하고 제조 공장 내부를 이동할 수 있는 능력.
- 자주 앉고, 서고, 걸을 수 있는 능력.
- 최대 15파운드의 물건을 들고 옮길 수 있는 능력.
- 장시간 책상에 앉아 컴퓨터를 사용할 수 있는 능력.
- 사업장 간 또는 공급업체 방문 출장이 가능한 능력.
복리후생
- 건강 및 장애 보험.
- 401(k) 매칭 지원.
- 유연 지출 계좌.
- 직원 지원 프로그램(EAP).
- 유급 휴가.
- 회사 부담 공휴일 휴무.