Datenwissenschaftler (DS/Operations Research-Erfahrung) in Lingaro

Wesentlich: 

• 3+ Jahre relevante Berufserfahrung, darunter 2+ DS/Operations Research-Erfahrung. 

• Erfahrung in Optimierungsmethoden, einschließlich der Verwendung verschiedener Optimierungsbibliotheken (z. B. CPLEX, Gurobi, ortools usw.). 

• Ausgeprägte Python-Programmierkenntnisse (einschließlich objektorientierter Programmierkonzepte), einschließlich der Verwendung von ML-Bibliotheken und Grundkenntnisse in SQL

• Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Technologien (bevorzugt MS Azure, GCP von Vorteil). 

• Vertrautheit mit der Theorie hinter verschiedenen Konzepten des maschinellen Lernens 

• Erfahrung in der Bereitstellung von CRISP-DM-Projekten und mit agilen Projekten (wie Scrum). , Kanban).

• Erfahrung mit der Erfassung von Geschäftsanforderungen, deren Umsetzung in technische Pläne, Datenverarbeitung, Feature-Engineering, Modellbewertung, Hypothesentests und Modellbereitstellung. 

• Erfahrung in der Arbeit mit kundenorientierten Rollen. 

• Kann unabhängige Recherchen durchführen, Informationen sammeln und Empfehlungen zur Lösung von Problemen unterschiedlicher Tragweite geben. 

• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten. 

 

Schön zu haben: 

• Kenntnisse in anderen Programmiersprachen, z. B. SQL, R 

• Erfahrung in der Arbeit mit Spark (PySpark) 

• Erfahrung in der Arbeit in anderen IT-Rollen (Data Engineer, AI Engineer, Business Intelligence- verwandt) ist willkommen 

• Verständnis und Erfahrung in der Anwendung von Methoden der Datenwissenschaft/Maschinellen Lernens in der Lieferkette (Fertigung, Transport, Lagerhaltung, Lagerbestand oder Nachhaltigkeit) 

• Starker statistischer/mathematischer Hintergrund 

• Erfahrung in der Arbeit in einer Matrixorganisation 

,[Geschäftsverständnis, Daten Verständnis/Vorbereitung, Modellierung, Bewertung und Bereitstellung von Lösungen – nach CRISP-DM-Methoden. , Verständnis von Optimierungsmethoden, einschließlich linearer/ganzzahliger/nichtlinearer Programmierung und Heuristiken, um die beste Lösung für das Geschäftsproblem zu finden. , Erfahrung mit der Erfassung von Geschäftsanforderungen, deren Umwandlung in technische Pläne, Datenverarbeitung, Feature-Engineering, Hypothesentests, Umwandlung von Erkenntnissen in Aufgaben, , Proaktiver Ansatz für Bereiche, in denen Verbesserungen erforderlich sind, wie Vorschläge zur Verbesserung bestehender Pipelines (Tests, Support und Verbesserungen). ), Erstellung und Befolgung von Standards zur Verbesserung der Kompetenzqualität. , Know-how und Erfahrung aus Projekten im Supply Chain Bereich, bzw. Optimierungsprojekten sind von Vorteil. ] Kategorien: Python, SQL, Azure, GCP, maschinelles Lernen, Kanban, Anforderungserfassung, Kommunikationsfähigkeiten, Spark, PySpark, AI. Zusätzliche Vorteile: Schulungsbudget, private Gesundheitsversorgung, Sportabonnement.