Штатний науковець з даних - Мережа

Relay докорінно змінює спосіб переміщення товарів в епоху онлайн. За підтримки найбільшої в Європі логістики серії A (35 мільйонів доларів), очолюваної інвесторами глибоких технологій Plural, і нещодавно закритої серії B (95 мільйонів доларів), Relay розвивається швидше, ніж 99% венчурних стартапів. Ми збираємо найбільш талантливу команду, яку коли-небудь бачила галузь логістики
Місія Relay полягає в тому, щоб звільнити комерцію від тертя. Сьогодні високі витрати на доставку діють як прихований податок на електронну комерцію, непомітно впливаючи на те, що можна продавати онлайн, і обмежуючи кількість учасників. Ми уявляємо собі світ, у якому більше товарів переміщуватиметься вільніше між більшою кількістю людей, завдяки чому процес онлайн-покупок стане безперебійним і доступним для кожного.

КОМАНДА
• ~160 осіб, близько половини з яких займаються розробкою, продуктами та даними
• 45+ вчених ступенів з інформатики, математики та дослідження операцій
• Тисячі точок даних, отриманих, обчислених, проаналізованих і передбачених для кожної окремої посилки, яку ми обробляємо
• Інтелектуально яскрава культура принципового мислення, тісного зворотного зв’язку та невпинних експериментів

Про роль
Мережа Relay працює за прогнозами. Кожна зміна, випущена на сортування, кожен відправлений мікроавтобус на середній милі, кожен запланований маршрут останньої милі, кожне прийняте рішення про розширення – все це нижче за моделями, які передбачають, як посилки рухаються через нашу систему. Коли ці моделі правильні, мережа працює ефективно, а вартість посилки падає. Коли вони дрейфують, вартість зростає на кожному етапі операції. Команда Network створює та підтримує механізм прогнозування, який забезпечує все це, і прогнозування попиту є його ядром: один прогноз того, що буде доступно для сортування, із деталізаціями вихідного коду, від D0 до D30.
Як штатний спеціаліст із обробки даних, ви є технічним якорем для прогнозування попиту. Ви володієте найскладнішими та найбільш неоднозначними частинами прогнозу, і ви встановлюєте методологію та стандарти перевірки, за якими працює решта області. Це означає володіння єдиним інтегрованим прогнозом того, який обсяг мережа повинна буде перемістити, за областями та за тридцять днів, який потім рівень керування попитом перетворює на оперативний план, за яким працюють центри сортування та транспортні групи. Це означає володіння керованою моделлю частиною цього прогнозу, де горизонт проходить поза будь-якими живими даними відстеження, а очікувані посилки потрібно генерувати на основі моделей, а не спостерігати. Це означає володіти прогнозом вхідного міжнародного обсягу, що є однією з найскладніших проблем прогнозування. А це означає володіння моделями, які передбачають розмір і вагу кожної посилки, які перетворюють кількість посилок у фізичний обсяг, який фактично потрібно відсортувати та завантажити.
Це практична роль. Ви будете витрачати більшу частину свого часу на будівництво, а не на управління. Ви встановлюєте напрямок того, як Demand Forecasting моделює, оцінює та надсилає свою роботу, і ви піднімаєте технічну планку в усій області, але ви робите це як найстарший окремий учасник у кімнаті, на інструментах. Ви працюватимете разом із старшим спеціалістом із обробки даних, який відповідає за внутрішні прогнози обсягів, інженером з ML, який забезпечує надійну роботу моделей у виробництві, та аналітиком, який відповідає за точність прогнозів і якість даних. Керівництво персоналом, стратегія та пріоритети між командами знаходяться в управлінні Data Science Manager, який керує групою; ти володієш наукою.
Relay керує централізованою групою даних із близько 30 інженерів даних, аналітиків і спеціалістів з обробки даних, а фахівці об’єднані в команди по всьому бізнесу. Ви входитимете до команди мережі та звітуватимете перед групою централізованих даних. Прогнозування попиту зростає, і як його співробітник DS ви матимете вирішальний голос щодо його технічного напряму та підходів до моделювання, які він використовує.

Що ви зробите

• Володійте комплексним прогнозом від кінця до кінця. Змішуйте сигнали відстеження в реальному часі з посилками, створеними за моделлю, в єдине подання за територією від сьогодні до тридцяти днів вперед. Це подання, яке рівень керування попитом перетворює на план, за яким насправді працюють Сортування, Середня миля та Остання миля.

• Створіть найскладніші моделі в області. Довгогоризонтний прогноз, створений за допомогою моделі, прогноз обсягу вхідного міжнародного сполучення та моделі розміру та ваги посилок, які роблять прогноз мірою фізичного обсягу, а не просто підрахунком. Це неоднозначні проблеми з високим боргом, і вони ваші.

• Встановити методологію та стандарти перевірки для прогнозування попиту. Визначте, як оцінюються моделі, як вимірюється точність на кожному горизонті (прогноз, зроблений за тридцять днів, не повинен відповідати стандарту прогнозу, зробленого за два дні), і як виглядає «добре» на моделях місцевості.

• Підняти технічну планку. Ознайомтеся з підходами, зробіть дзвінки щодо вибору моделі та побудови проти покупки та наставляйте старшого спеціаліста з обробки даних та аналітика разом із вами, не беручи на себе керівництво ними.

• Визначте інтерфейси прогнозу. Вирішіть, що передасть прогнозування попиту рівню керування попитом, маршрутизації та функції мережевого планування: з якою деталізацією, з якими гарантіями та як приписується помилка, коли число виявляється неправильним.

• Вивчіть робочі процеси, які обслуговують ваші моделі, за підтримки команди та команд, які використовують прогнози, і визначте, де поточний підхід не відповідає вимогам.

• Власна якість виробництва в універсалі, співпраця з інженером ML, щоб моделі контролювалися, дрейф виявлявся на ранній стадії, а проблеми з точністю відстежувалися до правильної причини, а не переналаштовувалися наосліп.

• Співробітництво з відділом фінансів, який розширює операційні прогнози на довгострокові фінансові прогнози, щоб підтримувати надійність передачі даних між операційною та фінансовою моделями.

• Кількісно оцініть вплив помилки моделі на вартість посилки та використовуйте її, щоб вирішити, куди територія докладає зусиль.…

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