資深資料科學家，供應鏈分析（美國遠端）
為 Pursuit Aerospace 的飛機零組件供應鏈開發機器學習、預測與人工智慧解決方案。 改善庫存、客戶交付、生產規劃及成本績效。
說明
- 建立資料、分析與人工智慧解決方案，推動 SIOP 轉型並改善庫存與客戶服務。
- 針對業務與營運需求建立機器學習、統計、預測及時間序列模型。
- 改善庫存最佳化、需求預測、可生產性分析、準時交付、生產規劃、效率及成本。
- 執行探索性分析、特徵工程、模型選擇、驗證、最佳化、部署及效能監控。
- 在能帶來可衡量業務價值時，開發預測式、處方式、生成式 AI 及大型語言模型解決方案。
- 獨立建立端對端資料科學產品，涵蓋問題定義、資料準備、建模、應用程式開發、部署及推廣採用。
- 使用 Python 和 SQL 建立分析資料集與資料轉換工作流程。
- 清理、轉換並整合來自企業系統的大型資料集。
- 建立儀表板、分析應用程式、API 及決策支援工具。
- 透過測試、版本控制、監控、文件及可維護的程式碼，交付可供正式環境使用的解決方案。
- 使用 AWS、Snowflake、Spark、S3 及相關雲端與資料技術。
- 設計可連接資料湖、ETL/ELT、串流資料、API 及雲端原生資料平台的資料科學解決方案。
- 與產品、工程、營運、供應鏈團隊及業務利害關係人合作。
- 與跨職能主管共同定義問題，在庫存、準時交付及成本方面帶來可衡量的改善。
- 確保正式環境中的分析資產準確可靠，並監督分析營運。
- 透過持續改善措施提升資料品質與完整性。
- 將分析結果轉化為可執行的建議，並鼓勵業務各處採用。
- 出差比例為 10%–20%；工作條件另規定可能需要在不同地點或供應商之間出差，最多達 25%。
職位要求
- 學士學位。
- 至少 4 年資料科學經驗，能解決複雜業務問題，並獨立建立可改善成果的穩健解決方案。
- 至少 4 年使用 SQL 和 Python 進行資料分析、轉換及分析解決方案開發的實務經驗。
- 至少 4 年建立機器學習、需求預測或時間序列模型的經驗。
- 獲准在美國全職工作，且目前與未來均不需要雇主提供簽證擔保。
- 能夠從事受 ITAR/EAR 法規規範的工作。
- 熟悉 SQL、Python、機器學習建模及時間序列分析。
- 具備獨立開發並部署機器學習、統計或時間序列預測模型的經驗。
- 具備處理大型、複雜且不完美資料集的經驗。
- 具備在 Snowflake、AWS、Azure 或 GCP 等雲端環境中設計及實作資料模型與 ETL/ELT 管線的經驗。
- 具備交付正式環境品質分析或機器學習解決方案的經驗，涵蓋測試、版本控制、CI/CD、監控及文件。
- 具備 AI 輔助產品開發及 AI 工具使用經驗。
- 了解供應鏈分析，例如需求預測、需求感知、庫存管理及可生產性報告。
- 具備航太及／或製造業經驗。
- 熟悉 ERP 系統，以及採購單、生產訂單和庫存資料。
- 能在使用個人防護裝備的情況下於製造廠區內走動。
- 能經常坐、站及步行。
- 能搬運最多 15 磅的物品。
- 能長時間坐在辦公桌前使用電腦。
- 能在不同地點之間或前往供應商處出差。
福利待遇
- 健康與失能保險。
- 401(k) 配對提撥。
- 彈性支出帳戶。
- 員工協助方案（EAP）。
- 帶薪休假。
- 公司支付的假日假期。