PODS 是一家搬家与仓储公司，围绕直接配送给客户的便携式耐候集装箱提供服务。其服务涵盖 DIY 打包、本地及长途搬家、按月租赁，以及在安全且具备温控条件的仓储中心进行存储。客户可以选择多种集装箱尺寸，在地面高度装载物品，并安排可选的专业装卸服务。PODS 还提供仅仓储方案、融资选项和用于管理搬家流程的在线工具，为物流、客户服务、运营、技术及相关业务职能领域带来就业机会。
佛罗里达州远程数据科学家 II
加入 PODS，担任数据科学家 II，开发优化、机器学习和自动化工作流解决方案。 通过实用的运营分析，改善物流容量规划、路径规划、排程和资源分配。
描述
- 开发和维护用于容量规划、路径规划、排程和资源分配的优化模型
- 将运营挑战转化为决策变量、目标和约束条件
- 分析根本原因，发掘现场运营中的优化和自动化机会
- 为运营场景构建、测试和维护预测、回归、分类及异常检测模型
- 准备和验证数据集，进行特征工程并评估模型性能
- 创建可复现的数据管道，自动执行重复性分析、模型运行和报告生成
- 协助建立共享工具、框架和标准，使解决方案具备可重复性
- 维护支持分析师和下游应用的 Snowflake 数据模型
- 构建仪表板和决策支持工具，将分析结果转化为行动
- 记录模型逻辑、方法和假设，并同步记录相关工具和管道
- 向技术和运营受众清晰解释发现、局限性和建议
- 向运营数据科学与人工智能总监汇报，同时与工程师和运营利益相关者协作
任职要求
- 必须具备数据科学、统计学、运筹学、工业工程、应用数学、物理学、计算机科学、工程学、经济学或相关领域的学士学位
- 硕士学位优先
- 至少 3 年应用数据科学、机器学习或定量分析经验
- 相关实习、合作教育经历或研究生研究经历可抵扣部分经验要求
- 具备用混合整数线性规划模型进行建模和求解的实践经验
- 必须具备 Gurobi、Pyomo、OR-Tools、PuLP、CPLEX 或同类优化库或求解器的使用经验
- 具备使用现代云数据仓库的高级 SQL 技能，优先考虑 Snowflake 经验
- 熟练使用 Python 进行数据分析和模型开发
- 具备开发、测试和验证预测、回归、分类或其他预测模型的经验
- 具备创建可复现数据管道并自动执行重复性分析和模型工作流的经验
- 能够通过清晰的可视化和易用的决策支持工具传达分析结果和模型结果
- 能够清晰解释方法和结果，并记录工作以支持复现和审查
- 能够将定义不明确的运营挑战转化为聚焦的分析问题和实用解决方案
- 具备机器学习和数学优化方面的工作经验或学术训练
- 熟悉 Snowflake 或 AWS 等云数据平台
- 具备支持运营、供应链、物流或其他受容量约束业务的经验优先
- 能够每天坐在办公桌前使用电脑工作最长 8 小时
- 能够使用双手和手指进行键盘输入和鼠标操作
- 视力足以查看电脑显示器上的细小内容
- 能够每天站立和行走最长 8 小时，弯腰、俯身并搬举最重 50 磅的箱子
- 能够通过电话听筒或连接的耳机听取信息并进行口头交流
- 要求定期出勤并准时到岗
- 入职前可能需要进行犯罪背景调查和/或药物筛查，并根据公司政策接受随机药物筛查
福利待遇
- 全职远程职位
- 标准工作时间内在恒温办公室环境中工作
- 标准工作时间
- 出差要求极少
