高级数据科学家，供应链分析（美国远程）
为 Pursuit Aerospace 的飞机零部件供应链开发机器学习、预测和人工智能解决方案。 改善库存、客户交付、生产计划和成本绩效。
描述
- 创建数据、分析和人工智能解决方案，推动 SIOP 转型并改善库存和客户服务。
- 针对业务和运营需求构建机器学习、统计、预测和时间序列模型。
- 改善库存优化、需求预测、可生产性分析、准时交付、生产计划、效率和成本。
- 开展探索性分析、特征工程、模型选择、验证、优化、部署和性能监控。
- 在能够带来可衡量业务价值时，开发预测式、处方式、生成式人工智能及大型语言模型解决方案。
- 独立构建端到端数据科学产品，涵盖问题定义、数据准备、建模、应用开发、部署和推广应用。
- 使用 Python 和 SQL 创建分析数据集和数据转换工作流。
- 清理、转换并整合来自企业系统的大型数据集。
- 创建仪表板、分析应用、API 和决策支持工具。
- 通过测试、版本控制、监控、文档和可维护代码交付可用于生产环境的解决方案。
- 使用 AWS、Snowflake、Spark、S3 及相关云和数据技术。
- 设计可连接数据湖、ETL/ELT、流式数据、API 和云原生数据平台的数据科学解决方案。
- 与产品、工程、运营、供应链团队及业务相关方合作。
- 与跨职能领导共同定义问题，在库存、准时交付和成本方面取得可衡量的改善。
- 确保生产环境中的分析资产准确可靠，并监督分析运营。
- 通过持续改进实践提升数据质量和完整性。
- 将分析结果转化为可执行的建议，并推动其在业务中落地。
- 出差比例为 10%–20%；工作条件还规定可能需要在不同地点或供应商之间出差，最多达 25%。
任职要求
- 学士学位。
- 至少 4 年数据科学经验，能够解决复杂业务问题，并独立构建可改善业务成果的稳健解决方案。
- 至少 4 年使用 SQL 和 Python 进行数据分析、转换及分析解决方案开发的实操经验。
- 至少 4 年构建机器学习、需求预测或时间序列模型的经验。
- 获准在美国全职工作，且目前及未来均无需雇主担保。
- 能够从事受 ITAR/EAR 法规约束的工作。
- 熟练掌握 SQL、Python、机器学习建模和时间序列分析。
- 具备独立开发并部署机器学习、统计或时间序列预测模型的经验。
- 具备处理大型、复杂且不完美数据集的经验。
- 具备在 Snowflake、AWS、Azure 或 GCP 等云环境中设计和实施数据模型及 ETL/ELT 管道的经验。
- 具备交付生产级分析或机器学习解决方案的经验，涵盖测试、版本控制、CI/CD、监控和文档。
- 具备 AI 辅助产品开发和 AI 工具使用经验。
- 了解供应链分析，例如需求预测、需求感知、库存管理和可生产性报告。
- 具备航空航天和/或制造业经验。
- 熟悉 ERP 系统以及采购订单、生产订单和库存数据。
- 能够在使用个人防护装备的情况下在制造工厂内走动。
- 能够经常坐、站和步行。
- 能够搬运最多 15 磅的物品。
- 能够长时间坐在办公桌前使用电脑。
- 能够在不同地点之间或前往供应商处出差。
福利待遇
- 健康保险和伤残保险。
- 401(k) 配套缴款。
- 灵活支出账户。
- 员工援助计划（EAP）。
- 带薪休假。
- 公司支付的节假日假期。