yandex
Страна
США
УдалённоПолная занятость

Data Scientist

ИИОценка ИИ

Отличная вакансия для опытного Data Scientist в стабильной компании с хорошим соцпакетом (401k match, бонусы). Интересные задачи на стыке ML и физического мира (складская автоматизация) и гибкий формат работы.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует не только навыков машинного обучения, но и глубоких знаний в области исследования операций (OR) и оптимизации. Кандидату необходимо уметь доводить модели до продакшена и работать на стыке инженерии и бизнес-процессов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана135 000 $
Рынок110 000 $ – 165 000 $
ИИОценка ИИ

Предлагаемая роль Data Scientist в США со специализацией на оптимизации и операционных исследованиях обычно оплачивается выше среднего по рынку из-за дефицита таких специалистов. Указанный диапазон соответствует рыночным стандартам для специалистов уровня Middle/Senior в технологическом секторе.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

About the Role

We’re hiring a Data Scientist who can solve real operational problems with a mix of applied machine learning, optimization, and analytics. This role is for someone who likes taking ambiguous business questions (time prediction, routing, replenishment, demand estimation, warehouse performance) and turning them into models, algorithms, and decision support that can be deployed and used at scale.

You’ll work closely with operations, engineering, and product stakeholders to design solutions that are accurate, explainable, and practical—balancing model performance with latency, maintainability, and business adoption.

Key Responsibilities

  • Build and deploy predictive models for operational planning and execution (e.g., cycle time, throughput, labor/time estimation, service levels)
  • Develop and improve optimization and decision algorithms (e.g., routing, replenishment, inventory positioning, parameter estimation)
  • Design experiments and evaluation frameworks to validate impact (accuracy, latency, cost reduction, productivity lift)
  • Translate business workflows into model-ready problem statements, features, and measurable success criteria
  • Partner with software engineers to ensure solutions are production-ready (reliable inference, monitoring, versioning, performance tuning)
  • Create clear documentation and stakeholder-ready summaries of methodology, assumptions, and results
  • Contribute to architecture and scaling decisions for data/ML solutions (performance, robustness, and maintainability)

Experience (Required)

  • 3+ years in data science / applied research / analytics engineering (or equivalent), delivering models or algorithms used in real workflows
  • Demonstrated experience in at least one of:
  • Applied ML for operational prediction (time, demand, performance, risk)
  • Operations research / optimization (routing, scheduling, inventory, network/warehouse optimization)
  • Simulation-based analysis for operational decision-making
  • Comfortable working cross-functionally and driving work from problem definition through delivery

Skills (Preferred)

  • Supply chain / distribution center / manufacturing operations domain experience
  • Optimization tooling experience (e.g., CPLEX or similar solvers)
  • Experience balancing accuracy with low-latency inference and real-world constraints
  • Strong communication skills: can explain tradeoffs and results to technical and non-technical partners

About Us:

Conveyor may be in our name, but it’s only part of what we do. DCS was founded in 1982 and has grown to serve major clients in multiple industries by providing material handling, full-scale warehouse operations and conveyor design solutions that are custom crafted for their need. We don’t sell ready-made systems - we build relationships that empower us to craft custom solutions together. It’s the teamwork approach, sharing ideas and building upon them, that produces the best results.

And DCS is committed to creating an extraordinary employment experience for our team. We work like crazy to hire and develop great people, build relationships, and ensure that the programs and services we offer our team are among the best in the business- from a killer snack wall and casual work environment to flexible PTO and opportunities to give back within the community.

More reasons to join our team:

  • We pride ourselves in our family-like culture and casual, but focused, work environment
  • We offer competitive salaries and health benefits
  • Our 401K program includes a 100% match up to 5%
  • Participation in our Discretionary Profit-Sharing Program
  • We offer our employees flexibility and autonomy
  • We do community outreach projects throughout the year
  • We know how to throw company events
  • We work hard, but we also know how to have fun - darts, anyone?

Individuals seeking employment at Designed Conveyor Systems are considered without regards to race, color, religion, national origin, age, sex, marital status, ancestry, physical or mental disability, veteran status, gender identity, or sexual orientation. Accommodation is available to applicants with a disability condition, when applying, testing, or interviewing for a position. Please let us know if you need accommodation.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Machine Learning
  • Optimization
  • Python
  • CPLEX
  • Operations Research
  • Simulation
  • Analytics Engineering
  • Supply Chain

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия делает упор на оптимизацию (маршрутизация, пополнение запасов). Важно понять, какие инструменты и алгоритмы кандидат использовал для решения подобных задач.

Расскажите о вашем опыте использования инструментов оптимизации (например, CPLEX, Gurobi или аналоги) для решения задач логистики или складских операций.

В описании указано требование балансировать точность и задержку (latency). Это критично для систем реального времени.

Как вы подходите к оптимизации моделей для инференса с низкой задержкой, не жертвуя при этом критической точностью прогнозов?

Роль предполагает работу с «неоднозначными бизнес-вопросами». Проверяется способность структурировать задачу.

Опишите случай, когда вы превратили расплывчатую бизнес-проблему в конкретную математическую модель. Каких метрик успеха вы достигли?

Работа требует тесного взаимодействия с инженерами ПО для вывода моделей в продакшен.

Каков ваш опыт в обеспечении «production-ready» состояния моделей? Как вы организуете мониторинг и версионирование?

DCS работает в сфере материально-технического снабжения. Знание домена — большой плюс.

Какие специфические данные и переменные вы бы учитывали при прогнозировании пропускной способности (throughput) автоматизированного склада?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

США
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!