Senior Data Scientist

NIKE, Inc. — растущая компания, которая ищет сотрудников, готовых расти вместе с ней. Nike предлагает щедрый пакет вознаграждений, неформальную рабочую среду, разнообразную и инклюзивную культуру и электризующую атмосферу для профессионального развития. Независимо от локации или роли, каждый сотрудник Nike разделяет одну миссию: привносить вдохновение и инновации в жизнь каждого спортсмена* в мире.

NIKE, Inc. обеспечивает равные возможности трудоустройства. Квалифицированные кандидаты будут рассматриваться без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, возраста, статуса ветерана или инвалидности. Компания предоставляет ряд приспособлений для прохождения собеседований, включая скринридеры, сурдопереводчиков, доступные и единые места для очных интервью, субтитры и другие разумные модификации по мере необходимости.

Вы будете частью сквада Sourcing, Supply, and Manufacturing (SSM) команды SCPT Data Science. Как старший специалист по данным, вы будете строить и внедрять оптимизационные и аналитические модели, которые питают глобальную цепочку поставок Nike и поддерживают бизнес-стратегии и инициативы, охватывающие закупку готовой продукции и материалов, производство, калькуляцию затрат и планирование поставок.

У вас будут возможности влиять на направление продукта, задавать стандартные методологии в data science и engineering, а также помогать в реализации технических проектов от начала до конца. В частности, вы будете:

• Проектировать, разрабатывать и внедрять в продакшен оптимизационные и аналитические модели для поддержки решений в цепочке поставок. Применять статистическое моделирование и методы симуляции для дополнения оптимизационных решений. Проводить анализ эффективности моделей, тестирование сценариев и анализ чувствительности для поддержки принятия решений в условиях неопределенности.
• Строить и поддерживать сквозные аналитические пайплайны, охватывающие прием данных, feature engineering, обучение модели, валидацию и развертывание.
• Работать со сквадом, а также с глобальными партнерами по цепочке поставок и операциям для оценки бизнес-требований, ограничений данных и плюсов/минусов альтернативных методов моделирования с целью определения лучшего подхода к решению и бизнес-компромиссов. Вносить вклад в планирование, составление расписания и измерение ценности работы для соблюдения сроков и критериев успеха.
• Исследовать бизнес-драйверы затрат, своевременности продукции и материалов, корневые причины проблем качества и стремиться к достижению целей Nike в области устойчивого развития.
• Помогать формировать аналитические платформы и продукты Nike, выявляя фундаментальные возможности data science и создавая переиспользуемые аналитические компоненты.
• Поддерживать внедрение аналитических продуктов через эффективный сторителлинг и сотрудничество с ключевыми партнерами.
• Делиться знаниями с другими членами команды и вносить вклад в лучшие практики управления моделями, воспроизводимости и ответственного использования решений data science.

Образование и опыт:

• Продвинутая количественная степень (статистика, математика, исследование операций, информатика или смежная область) и как минимум 5 лет релевантного отраслевого опыта в роли data scientist или applied scientist, или степень бакалавра и 7–12 лет релевантного опыта работы. Будет принята любая подходящая комбинация образования, опыта или подготовки.

Ключевые требования:

• Глубокие знания и практические навыки в методологиях data science и оптимизации, включая классические модели, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также линейные и нелинейные методы оптимизации. Практический опыт построения оптимизационных моделей с использованием Python и коммерческих солверов (например, Gurobi, CPLEX или эквивалентных).
• Продвинутые навыки в языках программирования (особенно Python и SQL) и способность применять их для получения данных, предобработки, моделирования и мониторинга.
• Знакомство с широким спектром инструментов data science/аналитики (например, Jupyter Notebook, SQL-консоли, Hadoop, Spark) и облачными платформами (например, Amazon Web Services, Databricks).
• Опыт построения, обучения, скоринга, настройки и поддержки прогнозных моделей в продакшене в масштабе предприятия и знакомство с основными пакетами для управления всеми этапами жизненного цикла модели.
• Глубокие знания и опыт в цепочке поставок, планировании поставок, производстве и закупках, а также логистике.
• Некоторый практический опыт и знания в области data engineering, software engineering и масштабируемого продакшена.
• Подтвержденный опыт кросс-функциональной работы и консалтинговый склад ума для критической оценки сложной бизнес-информации с разных точек зрения, включая проверку допущений и валидности.
• Знакомство с процессом Agile-разработки и демонстрируемая способность составлять план проекта, сообщать план команде и разбивать работу на отслеживаемые задачи.
• Отличные навыки письменной и устной коммуникации, включая способность разрабатывать и проводить презентации.
• Обязателен переезд в Бивертон (Орегон, США).

Nike предлагает щедрый пакет вознаграждений, неформальную рабочую среду, разнообразную и инклюзивную культуру и электризующую атмосферу для профессионального развития.