PODS
PODS
A PODS é uma empresa de mudanças e armazenamento que trabalha com contêineres portáteis e resistentes às condições climáticas, entregues diretamente aos clientes. Seu serviço permite fazer a própria embalagem, realizar mudanças locais e de longa distância, alugar contêineres mensalmente e armazenar pertences em centros de armazenamento seguros e climatizados. Os clientes podem escolher entre vários tamanhos de contêiner, carregar no nível do solo e contratar opcionalmente serviços profissionais de carregamento e descarregamento. A PODS também oferece soluções exclusivamente de armazenamento, opções de financiamento e ferramentas on-line para gerenciar uma mudança, criando oportunidades em logística, atendimento ao cliente, operações, tecnologia e outras áreas empresariais relacionadas.

Cientista de Dados II remoto na Flórida

Junte-se à PODS como Cientista de Dados II, desenvolvendo soluções de otimização, aprendizado de máquina e automação de fluxos de trabalho. Aprimore o planejamento de capacidade logística, roteirização, programação e alocação de recursos por meio de análises operacionais práticas.

Descrição

  • Desenvolver e manter modelos de otimização para planejamento de capacidade, roteirização, programação e alocação de recursos
  • Traduzir desafios operacionais em variáveis de decisão, objetivos e restrições
  • Analisar causas-raiz para identificar oportunidades de otimização e automação nas operações de campo
  • Criar, testar e manter modelos de previsão, regressão, classificação e detecção de anomalias para casos de uso operacionais
  • Preparar e validar conjuntos de dados, criar atributos e avaliar o desempenho dos modelos
  • Criar pipelines de dados reproduzíveis e automatizar análises recorrentes, execuções de modelos e relatórios
  • Ajudar a estabelecer ferramentas, frameworks e padrões compartilhados que tornem as soluções repetíveis
  • Manter modelos de dados no Snowflake que atendam analistas e aplicações downstream
  • Criar dashboards e ferramentas de apoio à decisão que transformem descobertas analíticas em ações
  • Registrar a lógica dos modelos, metodologias e premissas junto às ferramentas e pipelines relacionados
  • Explicar claramente descobertas, limitações e recomendações para públicos técnicos e operacionais
  • Reportar ao Diretor de Data Science e IA de Operações, colaborando com engenheiros e partes interessadas operacionais

Requisitos

  • É necessário ter bacharelado em uma área quantitativa, como ciência de dados, estatística, pesquisa operacional, engenharia industrial, matemática aplicada, física, ciência da computação, engenharia, economia ou área relacionada
  • Mestrado é preferencial
  • Pelo menos 3 anos de experiência em ciência de dados aplicada, aprendizado de máquina ou análise quantitativa
  • Estágios, programas cooperativos ou pesquisa de pós-graduação relevantes podem atender a parte do requisito de experiência
  • Experiência prática na formulação e solução de modelos de programação linear inteira mista
  • É necessária experiência com Gurobi, Pyomo, OR-Tools, PuLP, CPLEX ou biblioteca ou solver de otimização comparável
  • Conhecimento avançado de SQL com um data warehouse moderno na nuvem, preferencialmente Snowflake
  • Proficiência em Python para análise de dados e desenvolvimento de modelos
  • Experiência no desenvolvimento, teste e validação de modelos de previsão, regressão, classificação ou outros modelos preditivos
  • Experiência na criação de pipelines de dados reproduzíveis e na automação de análises recorrentes e fluxos de trabalho de modelos
  • Capacidade de comunicar resultados analíticos e de modelos por meio de visualizações claras e ferramentas úteis de apoio à decisão
  • Capacidade de explicar métodos e resultados com clareza e documentar o trabalho para garantir reprodutibilidade e revisão
  • Capacidade de transformar desafios operacionais pouco definidos em perguntas analíticas objetivas e soluções práticas
  • Experiência ou formação acadêmica em aprendizado de máquina e otimização matemática
  • Familiaridade com plataformas de dados em nuvem, como Snowflake ou AWS
  • Experiência em operações, cadeia de suprimentos, logística ou outro negócio com restrições de capacidade é preferencial
  • Capacidade de permanecer sentado à mesa e trabalhar no computador por até 8 horas por dia
  • Capacidade de usar as mãos e os dedos para digitar e navegar com o mouse
  • Visão adequada para visualizar pequenos detalhes em um monitor de computador
  • Capacidade de ficar em pé e caminhar por até 8 horas por dia, agachar-se, curvar-se e levantar caixas de até 50 libras
  • Capacidade de ouvir e comunicar-se verbalmente por meio de um telefone ou headset conectado
  • Presença regular e pontualidade são obrigatórias
  • O emprego pode exigir verificação de antecedentes criminais e/ou teste de drogas antes da contratação, além de testes aleatórios de drogas conforme a política da empresa

Benefícios

  • Cargo remoto em período integral
  • Ambiente de escritório climatizado durante o horário comercial padrão
  • Horário comercial padrão
  • Viagens mínimas são necessárias

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Gerente de provisões IFRS 9, rentabilidade e apetite ao risco

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Supervisiona os riscos operacionais nos mercados privados e nas atividades de aposentadoria, oferecendo análise independente de segunda linha e supervisão de governança. Orienta partes interessadas seniores sobre gestão de riscos e questões emergentes.

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Diretor(a) sênior de Finanças de GTM na Abnormal Security

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Programa de trainee em finanças: francês, alemão ou holandês

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Participe do programa de trainee em finanças da Air Liquide, apoiando as áreas de contabilidade, tesouraria e conciliações no centro global de serviços empresariais. Ajude a aprimorar o fechamento financeiro e os processos de ERP, trabalhando em inglês e em francês, alemão ou holandês.

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