Lead - Supply Chain Decision Intelligence & Operations Research — On Running

Descrizione completa

In breve

Come il nostro Lead - Supply Chain Decision Intelligence & Operations Research, si applica rigore matematico a decisioni complesse in tutta la catena di fornitura globale On.

Progetterai modelli di ottimizzazione, simulazione e scenario che aiutano i leader e i pianificatori a comprendere i vincoli, valutare i trade-off e prendere decisioni migliori. Potrai lavorare attraverso la creazione di problemi, l'esplorazione dei dati, la prototipazione rapida, la validazione aziendale e il trasferimento di soluzioni di successo alla tecnologia per l'implementazione scalabile.

Questo ruolo combina Operazioni di ricerca, matematica applicata, competenza della supply-chain e tecnologia analitica moderna. I team tecnologici possiedono oleodotti aziendali, piattaforme e distribuzione di produzione; fornirete la logica aziendale, modelli matematici, prove prototipi e requisiti funzionali necessari per scalare soluzioni preziose.

La vostra missione

• Sviluppi dei modelli decisionali: ottimizzazione, simulazione e modelli di scenari per aree quali inventario, capacità, adempimento, bilanciamento della domanda e dell'offerta, rischio di servizio e decisioni del ciclo di vita del prodotto.
• Costruisci prototipi rapidi: Usa Python, SQL, Hex e altri strumenti analitici per sviluppare e convalidare rapidamente modelli con pianificatori e stakeholder aziendali prima dell'industrializzazione.
• Preparare i dati sul modello: esplorare in modo indipendente, valutare, unire e trasformare i dati necessari per la modellazione. Assunzioni di documenti, problemi di qualità dei dati, logica di trasformazione e regole di validazione.
• Partner con la tecnologia: lavorare a stretto contatto con Data Engineering, Data Science, Optimization Engineering e team di piattaforme per trasferire prototipi di successo in soluzioni scalabili. Fornire chiare specifiche del modello, logica aziendale, requisiti di input e output, casi di prova e criteri di accettazione.
• Abilitare la pianificazione dello scenario: costruire modelli che consentano ai leader di testare la catena di fornitura, valutare scenari constranei e quantificare rischi, sensibilità e impatti a valle.
• Tradurre la matematica nelle decisioni: trasformare le uscite di modelli complessi in raccomandazioni chiare, trade-off e intuizioni attuabili per pianificatori, direttori e leader senior.
• Applicare la tecnologia moderna: utilizzare codifica assistita da AI, flussi di lavoro agentici e strumenti generativi per accelerare l'esplorazione dei dati, la modellazione, lo sviluppo degli scenari e la documentazione. Questi strumenti dovrebbero aumentare, non sostituire, rigore matematico, validazione, trasparenza e spiegabilità.

La tua storia

Capacità essenziali

• Porti solide basi in Operazioni di ricerca, Matematica applicata, Ingegneria industriale, Scienza di gestione, Scienza delle decisioni, Ingegneria dei sistemi, Statistica, Fisica, o un'altra disciplina quantitativa.
• da 5 a 7 anni di esperienza rilevante in industria, consulenza, ricerca applicata, accademia, o una combinazione di questi ambienti.
• Forte esperienza nell'ottimizzazione, nella simulazione, nei processi stocastici, nella modellazione probabilistica o nei metodi quantitativi correlati.
• Capacità di formulare problemi reali matematicamente e implementare modelli computazionalmente.
• Competenza in Python, R, Julia, MATLAB o in un ambiente equivalente.
• Forte capacità SQL e data-wrangling.
• Capacità di lavorare indipendentemente con dati complessi e imperfetti.
• Forte problem-framing e pensiero analitico.
• Capacità di spiegare chiaramente i risultati quantitativi agli stakeholder non tecnici.
• Esperienza di collaborazione tra business, analytics e team di tecnologia.

Esperienza desiderabile

• Esperienza nella catena di fornitura, logistica, produzione, vendita al dettaglio o in un altro ambiente operativo limitato.
• Esperienza con inventario, allocazione, capacità, realizzazione, rete o modelli a livello di servizio.
• Familiarità con strumenti come Gurobi, CPLEX, Pyomo, PuLP, OR-Tools, JuMP, SciPy o Hex.
• Esperienza con simulazione, ottimizzazione stocastica, o previsioni probabilistiche.
• Trasferire prototipi in produzione.
• Familiarità con metriche di supply-chain come OTIF, precisione delle previsioni, bias, copertura dell'inventario e si trasforma in inventario.
• Interessi nello sviluppo assistita da AI e nei flussi di lavoro analitici agentici.

Cosa ti fa avere successo

Combina la profondità matematica con il pragmatismo. Sei comodo lavorare con dati imperfetti, presupposti impegnativi, e iterating con gli utenti finali. Sai quando un modello semplice è sufficiente, quando una maggiore sofisticazione è giustificata, e quando un prototipo è pronto a scalare.

Soprattutto, si è motivati utilizzando un pensiero quantitativo rigoroso per migliorare le decisioni reali.

Il vostro team

Il team di Analytics & Decision Intelligence potenzia la nostra catena di approvvigionamento globale con strumenti di abilitazione delle decisioni di alta qualità. Connettiamo le priorità aziendali, le conoscenze operative, i metodi quantitativi e analitici profondi e le capacità tecnologiche per testare rapidamente concetti e scalare soluzioni collaudate.

I nostri poteri di lavoro Il motore di crescita e aumenta e accelera il processo decisionale. Se siete appassionati di utilizzare dati e analisi per le informazioni di superficie e guidare il futuro - sei nel posto giusto.