Principal Data Scientist| SENIOR

Hewlett Packard

1 Puesto disponible
DistanciaGuadalajara, Jalisco
Presencial
JornadaTiempo completo
Edad 18 años en adelante
Estudios Maestría
Género(No Influyente)Indistinto(no influyente)
Herramientas

Herramientas

Python

R

Scala

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

PuLP

SciPy

SimPy

ARIMA

Prophet

LSTM

Habilidades

Habilidades

Análisis de Datos

Modelos predictivos

Optimización de Inventarios

Programación en Python

Programación en R

Programación en Scala

Análisis Estadístico

Machine Learning

Deep Learning

Comunicación

Presentación

Liderazgo

Colaboración

Aptitudes

Aptitudes

Visión Estratégica

Habilidades Analíticas

Pensamiento Crítico

Habilidad para Trabajar en Equipo

Habilidades de Comunicación

Habilidad para Resolver Problemas

Capacidad de Adaptación

Orientación a Resultados

Gestión de Proyectos

Idioma

Idiomas

Inglés

Prestaciones

Seguro de salud

Seguro dental

Seguro de vida

Seguro de discapacidad

Programa de asistencia al empleado

Horario flexible

Cuenta de gastos flexibles

Datos adicionales

Buscamos un talentoso y visionario Principal Data Scientist para unirse a nuestro equipo de Supply Chain Planning Analytics. Jugarás un papel clave en la configuración de nuestra dirección estratégica a largo plazo proporcionando conocimientos basados en datos, realizando análisis en profundidad y desarrollando soluciones innovadoras. Colaborarás estrechamente con el liderazgo sénior, stakeholders del negocio y equipos multifuncionales para identificar oportunidades estratégicas, evaluar tendencias del mercado e impulsar iniciativas estratégicas en toda la organización. Responsabilidades clave: Modelos de Pronóstico: Desarrollar modelos predictivos y marcos analíticos para pronosticar la demanda del mercado, evaluar dinámicas competitivas, y optimizar los niveles de inventario. Utilizar análisis de series temporales, aprendizaje automático y técnicas estadísticas para mejorar la precisión de los pronósticos. Optimización de Inventarios: Utilizar métodos como la programación lineal y la teoría de colas para optimizar los flujos de inventario y producción. Clasificación y Segmentación de Componentes: Realizar análisis en profundidad de fuentes de datos internas y externas para identificar tendencias del mercado y comportamientos de los clientes. Optimización de la Planificación de Suministro: Liderar iniciativas estratégicas de ciencia de datos para apoyar objetivos clave del negocio en el área de Optimización/Planificación de Inventarios. Calificaciones: Maestría o experiencia laboral relacionada en Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadísticas, Investigación Operativa, Ciencias de la Computación o un campo relacionado; Ph.D. es una ventaja.
Trabajo en Digital