Scientifique de données senior

ketteQ est une plateforme de planification et d'automatisation de la chaîne d'approvisionnement fournie sous la forme d'une solution logicielle en tant que service. Dans le cadre de notre croissance et de notre évolution, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist senior très organisé et orienté vers les détails pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle central dans le développement de la meilleure plateforme de planification et d'automatisation de la chaîne d'approvisionnement de sa catégorie. Ce poste est assorti d'une rémunération très attrayante et d'avantages liés au travail à domicile. Vous aurez l'occasion de travailler avec de grandes marques mondiales et une équipe très expérimentée. Si vous êtes plein d'énergie, motivé et avez le sens de l'initiative, ce poste pourrait être une opportunité fantastique pour vous. Les candidats doivent posséder les qualifications suivantes :

• Conduire conjointement la feuille de route des solutions avancées de science des données ; pratique, en montrant l'exemple avec des preuves de concepts, des implémentations de référence.
• Diriger les composantes de conception et de développement de l'écosystème de solutions d'analyse de données avancées de ketteQ pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
• Développer des applications évolutives d'analyse avancée des données
• Fournir une orientation stratégique sur les dernières méthodologies de pointe en matière de science des données et d'IA/ML et leurs applications à l'industrie de la chaîne d'approvisionnement.
• Recommander des processus, des services, des logiciels et d'autres outils pour soutenir les objectifs de l'entreprise en matière de science des données/IA/ML, ainsi que les technologies d'infrastructure pertinentes.

• BS/MS/PhD en Business Analytics, Data Science, Mathématiques/Statistiques ou dans un domaine connexe ; les formations en ingénierie industrielle, chaîne d'approvisionnement, recherche opérationnelle seront également applicables avec l'expérience appropriée.
• Au moins 7 ans d'expérience dans l'application des sciences des données avancées, des techniques d'IA/ML à des problèmes réels, à la chaîne d'approvisionnement ou à des applications connexes est un atout majeur.
• Capacité à comprendre les besoins des entreprises et de la chaîne d'approvisionnement et à s'en servir pour concevoir efficacement des solutions de produits afin de générer de la valeur ajoutée pour l'entreprise.
• Solides compétences en mathématiques (statistiques, algèbre, etc.)
• Connaissance des techniques et concepts statistiques avancés (régression, propriétés des distributions, tests statistiques et utilisation appropriée, etc.
• Connaissance d'une variété de techniques d'apprentissage automatique (clustering, apprentissage par arbre de décision, réseaux neuronaux artificiels, etc.) et de leurs avantages/inconvénients dans le monde réel.
• Au moins deux ans d'expérience dans l'utilisation d'algorithmes de prévision de séries temporelles. Projets réalisés sur les prévisions de séries temporelles, au-delà des algorithmes statistiques comme ARIMA
• Compréhension approfondie des algorithmes de prévision statistique classiques tels que ARIMA, ETS, etc. ainsi que des nouveaux algorithmes tels que Prophet.
• Expérience confirmée en matière de prévision de séries temporelles à l'aide d'algorithmes de régression standard tels que la régression linéaire, les arbres de décision avec renforcement du gradient, la forêt aléatoire, etc.
• Solide connaissance conceptuelle des techniques d'IA/ML et volonté d'apprendre et d'adopter de nouvelles approches et méthodologies.
• Bonne connaissance pratique des modèles de séquence en apprentissage profond, comme les LSTM, les transformateurs, etc., en particulier dans le contexte de la prévision des séries temporelles.
• Compréhension du cycle de développement des logiciels, y compris la saisie des exigences du produit, l'examen des spécifications fonctionnelles, le développement de solutions, l'élaboration de plans d'essai, les essais, la formation des utilisateurs et le déploiement.
• Capacité experte à écrire un code robuste en Python. Une bonne connaissance de Scala, Java ou C++ est un atout. La connaissance de R est un atout.
• Maîtrise d'au moins un Framework ML tel que TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.
• Expérience pratique des bases de données relationnelles (par exemple PostgreSQL, MySQL), des outils de BI/d'analyse des données.
• Expérience des outils de données et de calcul distribués : Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, etc.
• Expérience de l'utilisation de flux de travail et de politiques conventionnels de mise en production et de déploiement et du travail dans GitHub/Bitbucket.
• Expérience de travail dans des environnements Linux avec des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes, AWS Fargate, Argo) et les principaux services cloud (AWS, GCP, Azure).
• Capacité à gérer des situations complexes avec peu ou pas de conseils
• Explorer les données et communiquer clairement les informations à un public non technique ou technique.
• Une expérience dans le domaine de la vente au détail, des produits de grande consommation, du commerce électronique ou de la chaîne d'approvisionnement serait un atout.