On Lead Data Scientist (Supply Chain Forecasting)

Als Lead Data Scientist, spezialisiert auf Supply Chain Forecasting, ist Ihre Mission, die Art und Weise, wie wir Produkte global bewegen, zu revolutionieren, indem Sie die nächste Generation von prädiktiven Systemen entwickeln. Sie werden die Lücke zwischen modernster Forschung, wie z.B. Time Series Foundation Models, und produktionsreifen Lösungen in der Lieferkette überbrücken.

Ihre Mission:

• Einfluss auf die Prognosegenauigkeit ausüben: Verwenden Sie eine Reihe von Modellierungsansätzen, um Verbesserungen in der Prognosegenauigkeit zu erzielen.
• Skalierbare Lösungen aufbauen: Entwerfen und implementieren Sie eigenständig End-to-End-Maschinenlern-Pipelines.
• Unsere Lieferkette optimieren: Arbeiten Sie mit Geschäfts-, Produktmanagement- und Analytikteams zusammen, um zu definieren, wie Prognosen und verwandte Daten durch unsere Lieferkette fließen.
• Unsere Ansätze bewerten: Arbeiten Sie mit unseren Analysepartnern zusammen, um sicherzustellen, dass wir uns auf die richtigen Optimierungsmetriken und Prognoseherausforderungen konzentrieren.
• Neue Architekturen nutzen: Erkunden Sie, wie Prognosealgorithmen mit agentischen Entscheidungswerkzeugen kombiniert werden können.
• Innovieren: Forschen Sie aktiv nach Best Practices und den neuesten Ansätzen im Bereich der Prognosen.

Ihre Geschichte:

• Umfangreiche Erfahrung: Sie haben mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft mit einer tiefen Spezialisierung auf Nachfrageprognosen und Optimierung in der Lieferkette oder im Einzelhandel.
• Technische Meisterschaft: Sie sind Experte in Python und SQL mit nachweislicher Erfahrung im Aufbau und der Wartung produktionsreifer Modelle.
• Fortgeschrittene Modellierung: Sie haben praktische Erfahrung mit Time Series Foundation Models und hierarchischer Prognose.
• Agentische Kompetenz: Sie sind vertraut mit agentischen Codierungswerkzeugen zur Steigerung der Produktivität.
• Zusammenarbeit: Sie haben eine starke Erfolgsbilanz in der Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams.
• Ingenieurdenken: Sie priorisieren robusten Code, CI/CD und MLOps-Prinzipien.
• Akademische Grundlage: Sie haben einen Master oder Ph.D. in einem quantitativen Fachgebiet.

Das Team:

Sie werden Teil eines leistungsstarken, interdisziplinären Teams von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, das sich der Verbesserung unserer Lieferkette durch Daten, ML und KI widmet.

Was wir bieten:

On ist ein Ort, der auf Wachstum und Fortschritt ausgerichtet ist. Wir bieten eine Umgebung, die darauf ausgelegt ist, Menschen die Werkzeuge zur ganzheitlichen Entwicklung zu geben.

On ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns für die Schaffung eines fairen und integrativen Arbeitsumfelds ein.