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Missions : Analyser de grands ensembles de données pour identifier les motifs, tendances et insights pertinents pour le département respectif de la chaîne d'approvisionnement. Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser les processus liés à la logistique et le transport. Développer des stratégies d'optimisation pour tirer parti des différents insights et fournir des recommandations éclairées à l'entreprise. Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires comprenant la direction de la chaîne d'approvisionnement, l'ingénierie et le développement de produits pour aligner les efforts de données et d'IA avec les objectifs commerciaux. Concevoir et mettre en œuvre des outils de surveillance des modèles pour suivre les performances des modèles et mesurer l'efficacité des stratégies de chaîne d'approvisionnement. Évaluer continuellement et améliorer les modèles et méthodologies existants pour améliorer la précision et l'efficacité. Communiquer les résultats et les recommandations aux parties prenantes grâce à des présentations et des rapports clairs et concis. Rester informé des tendances de l'industrie et des technologies émergentes en science des données et gestion de la chaîne d'approvisionnement. Compétence : Maîtrise de l'analyse statistique, des techniques d'apprentissage automatique et des algorithmes d'optimisation. Maîtrise des systèmes de base de données et des langages de requête (par exemple, SQL) pour l'extraction et la manipulation de données Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Spark, TensorFlow et PyTorch pour l'analyse et la modélisation de données. Expérience avec des bibliothèques de manipulation et de visualisation de données telles que pandas, NumPy, Matplotlib ou ggplot2.