Pursuit Aerospace производит сложные компоненты авиационных двигателей, используя интегрированные производственные процессы. Собственные мощности компании охватывают высокоточную механическую обработку, литьё, контроль, специальные технологические процессы, а также техническое обслуживание, ремонт и капитальный ремонт (MRO), что позволяет предлагать аэрокосмическим заказчикам скоординированную цепочку поставок. Компания располагает предприятиями в США, Канаде, Великобритании, Мексике и Тунисе и стремится постоянно совершенствовать сотрудников, процессы и продукцию.
Старший специалист по данным, аналитика цепочки поставок (удалённо, США)
Разрабатывайте решения на основе машинного обучения, прогнозирования и ИИ для цепочки поставок авиационных компонентов Pursuit Aerospace. Улучшайте управление запасами, поставки клиентам, планирование производства и контроль затрат.
Соединенные Штаты116 250 $ – 174 375 $ / год
УдалённоПолная занятостьСтарший специалистТребуемый Язык: английскийДата-сайентистОписание
- Создавайте решения в области данных, аналитики и ИИ для развития трансформации SIOP и улучшения управления запасами и обслуживания клиентов.
- Разрабатывайте модели машинного обучения, статистические, прогнозные модели и модели временных рядов для бизнес-задач и операционной деятельности.
- Улучшайте оптимизацию запасов, прогнозирование спроса, анализ готовности к производству, своевременность поставок, планирование производства, эффективность и затраты.
- Проводите исследовательский анализ, создавайте признаки, выбирайте модели, выполняйте проверку и оптимизацию, внедрение и мониторинг производительности.
- Разрабатывайте решения на основе предиктивной и прескриптивной аналитики, генеративного ИИ и больших языковых моделей, если они дают измеримую бизнес-ценность.
- Самостоятельно создавайте комплексные продукты в области Data Science: от постановки задачи и подготовки данных до моделирования, разработки приложений, внедрения и использования.
- Создавайте аналитические наборы данных и процессы преобразования данных с помощью Python и SQL.
- Очищайте, преобразовывайте и объединяйте большие наборы данных из корпоративных систем.
- Создавайте панели мониторинга, аналитические приложения, API и инструменты поддержки принятия решений.
- Поставляйте готовые к эксплуатации решения с тестированием, контролем версий, мониторингом, документацией и удобным для сопровождения кодом.
- Используйте AWS, Snowflake, Spark, S3 и связанные облачные технологии и инструменты работы с данными.
- Проектируйте решения в области Data Science, интегрированные с озёрами данных, ETL/ELT, потоковыми данными, API и облачными платформами данных.
- Взаимодействуйте с подразделениями разработки продуктов, инженерии, операционной деятельности, цепочки поставок и другими бизнес-заказчиками.
- Совместно с руководителями разных подразделений определяйте задачи и добивайтесь измеримых улучшений в управлении запасами, своевременности поставок и затратах.
- Поддерживайте точность и надёжность аналитических решений в промышленной эксплуатации и контролируйте аналитические операции.
- Повышайте качество и целостность данных за счёт постоянного совершенствования процессов.
- Преобразуйте результаты анализа в практические рекомендации и содействуйте их внедрению во всей компании.
- Командировки составляют 10–20%; в условиях работы также указаны поездки между объектами или к поставщикам продолжительностью до 25%.
Требования
- Степень бакалавра.
- Не менее 4 лет опыта в Data Science: решение сложных бизнес-задач и самостоятельное создание надёжных решений, улучшающих результаты.
- Не менее 4 лет практического опыта работы с SQL и Python для анализа и преобразования данных, а также разработки аналитических решений.
- Не менее 4 лет опыта создания моделей машинного обучения, прогнозирования спроса или временных рядов.
- Право работать полный рабочий день в США без спонсорской поддержки сейчас и в будущем.
- Возможность выполнять работу, на которую распространяются правила ITAR/EAR.
- Уверенное владение SQL и Python, навыки моделирования машинного обучения и анализа временных рядов.
- Опыт самостоятельной разработки и внедрения моделей машинного обучения, статистических моделей или моделей прогнозирования временных рядов.
- Опыт работы с большими, сложными и неидеальными наборами данных.
- Опыт проектирования и внедрения моделей данных и конвейеров ETL/ELT в облачных средах, таких как Snowflake, AWS, Azure или GCP.
- Опыт поставки готовых к промышленной эксплуатации аналитических решений или решений машинного обучения с тестированием, контролем версий, CI/CD, мониторингом и документацией.
- Опыт разработки продуктов с помощью ИИ и использования инструментов ИИ.
- Знание аналитики цепочки поставок, например прогнозирования и определения изменений спроса, управления запасами и отчётности о готовности к производству.
- Опыт работы в аэрокосмической отрасли и/или производстве.
- Знакомство с ERP-системами, а также данными о заказах на закупку, производственных заказах и запасах.
- Способность передвигаться по производственному предприятию с использованием средств индивидуальной защиты.
- Способность часто сидеть, стоять и ходить.
- Способность поднимать и переносить грузы весом до 15 фунтов.
- Способность длительное время сидеть за столом и работать за компьютером.
- Готовность ездить между объектами или к поставщикам.
Преимущества
- Медицинское страхование и страхование по инвалидности.
- Софинансирование пенсионного плана 401(k).
- Счета с гибкими условиями использования средств.
- Программа помощи сотрудникам (EAP).
- Оплачиваемый отпуск.
- Праздничные дни за счёт компании.