Штатный специалист по данным – сеть

Relay фундаментально меняет способ перемещения товаров в эпоху онлайн. Благодаря крупнейшей в Европе логистической серии A (35 млн долларов США), возглавляемой инвесторами в области высоких технологий Plural, и недавно закрытой серии B (95 млн долларов США), Relay масштабируется быстрее, чем 99% стартапов, поддерживаемых венчурным капиталом. Мы собираем самую талантливую команду, которую когда-либо видела логистическая отрасль.
Миссия Relay — освободить торговлю от трений. Сегодня высокие затраты на доставку действуют как скрытый налог на электронную коммерцию, незаметно определяя, что можно продавать через Интернет, и ограничивая круг участников. Мы представляем себе мир, в котором больше товаров перемещаются более свободно между большим количеством людей, что делает процесс онлайн-покупок простым и доступным для каждого.

КОМАНДА
• ~160 человек, около половины из них занимаются разработкой, производством продуктов и данными.
• Более 45 ученых степеней в области компьютерных наук, математики и исследований операций.
• Тысячи точек данных собираются, рассчитываются, анализируются и прогнозируются для каждой посылки, с которой мы работаем.
• Интеллектуально яркая культура мышления, основанная на первопринципах, тесная обратная связь и неустанное экспериментирование.

О роли
Сеть Relay работает на прогнозах. Каждая смена, отправленная на сортировку, каждый отправленный фургон на среднюю милю, каждый запланированный маршрут последней мили, каждое принятое решение о расширении — все это ниже моделей, которые прогнозируют, как посылки перемещаются через нашу систему. Когда эти модели верны, сеть работает эффективно, а стоимость посылки снижается. Когда они отклоняются, затраты увеличиваются на каждом этапе операции. Сетевой отдел создает и обслуживает механизм прогнозирования, который обеспечивает все это, и прогнозирование спроса является его ядром: один прогноз того, что будет доступно для сортировки, с степенью детализации исходного кода, от D0 до D30.
Как штатный специалист по данным, вы являетесь техническим якорем прогнозирования спроса. Вам принадлежат самые сложные и неоднозначные части прогноза, и вы устанавливаете методологию и стандарты проверки, по которым работает остальная часть области. Это означает наличие единого интегрированного прогноза того, какой объем сети придется перевезти, по регионам и за тридцать дней, который уровень управления спросом затем преобразует в оперативный план, на основе которого работают сортировочные центры и транспортные бригады. Это означает, что необходимо иметь конец этого прогноза, основанный на модели, где горизонт проходит за пределами любых данных отслеживания в реальном времени, а ожидаемые посылки должны генерироваться на основе моделей, а не наблюдаться. Это означает умение прогнозировать объем входящего международного трафика, а это одна из самых сложных проблем прогнозирования, с которыми мы сталкиваемся. А это означает наличие моделей, которые прогнозируют размер и вес каждой посылки, которые превращают количество посылок в физический объем, который фактически необходимо отсортировать и загрузить.
Это практическая роль. Большую часть времени вы потратите на строительство, а не на управление. Вы задаете направление того, как прогнозирование спроса моделирует, оценивает и реализует свою работу, и поднимаете техническую планку во всей области, но делаете это как самый старший индивидуальный участник в комнате, работая над инструментами. Вы будете работать вместе со старшим специалистом по данным, который отвечает за прогнозы внутренних объемов, инженером ML, который обеспечивает надежную работу моделей в производстве, и аналитиком, который отвечает за точность прогнозов и качество данных. Руководство персоналом, стратегия и межотрядные приоритеты находятся в ведении менеджера по науке о данных, который возглавляет отряд; вы владеете наукой.
Relay управляет централизованной командой по работе с данными, состоящей примерно из 30 инженеров по данным, аналитиков и специалистов по обработке данных, специалисты которых включены в состав подразделений по всему бизнесу. Вы будете сидеть в составе сетевого отдела и отчитываться перед группой централизованных данных. Спрос на прогнозирование спроса растет, и, как его сотрудник, вы будете иметь решающий голос в отношении его технического направления и подходов к моделированию, которые он принимает.

Что ты будешь делать

• Владеть комплексным прогнозом от начала до конца. Объедините сигналы отслеживания в реальном времени в ближайшем будущем с участками, сгенерированными моделью, в единое представление по районам, начиная с сегодняшнего дня и заканчивая тридцатью днями вперед. Это представление, которое уровень управления спросом превращает в план, по которому фактически работают Сортировка, Средняя миля и Последняя миля.

• Стройте самые сложные модели в округе. Долгосрочный прогноз, сгенерированный моделью, прогноз объема входящих международных перевозок, а также модели размера и веса посылок, которые делают прогноз мерой физического объема, а не просто подсчетом. Это неоднозначные, сложные проблемы, и они ваши.

• Установить методологию и стандарты проверки для прогнозирования спроса. Определите, как оцениваются модели, как измеряется точность на каждом горизонте (прогноз, сделанный на тридцать дней, не должен соответствовать стандарту прогноза, сделанного на два дня), и как выглядит «хорошо» для моделей данной области.

• Поднимите техническую планку. Анализируйте подходы, делайте звонки по выбору модели и по вопросам построения или покупки, а также обучайте старшего специалиста по данным и аналитика вместе с вами, не взяв на себя их линейное управление.

• Определить интерфейсы прогноза. Решите, что прогнозирование спроса передает на уровень управления спросом, на маршрутизацию и на функцию сетевого планирования: с какой степенью детализации, с какими гарантиями и как будет объясняться ошибка, когда число оказывается неправильным.

• Изучите операционные процессы, которые обслуживают ваши модели при поддержке группы и команд, использующих прогнозы, и определите, где текущий подход не соответствует действительности.

• Собственное качество производства на всей территории предприятия, работа с инженером ML, что позволяет отслеживать модели, выявлять дрейф на ранней стадии и устранять проблемы с точностью до правильной причины, а не перенастраивать вслепую.

• Работать с финансовым отделом, который расширяет операционные прогнозы до более долгосрочных финансовых прогнозов, чтобы обеспечить надежность переключения между операционными и финансовыми моделями.

• Определите количественное влияние ошибки модели на стоимость участка и используйте ее для принятия решения о том, куда в регионе вкладывают усилия…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/relay/staff-data-scientist-network-london-408439).