Desdebr/br/HAYSbr/br/estamos colaborando con una empresa global de consultoría especializada en analítica avanzada e inteligencia artificial (IA). Su misión principal es ayudar a las organizaciones a generar valor empresarial tangible a partir de los datos, resolviendo problemas complejos mediante soluciones basadas en IA y ciencia de datos.br/br/Actualmente buscamos un/abr/br/Data Modelerbr/br/(Supply Chain)br/br/para incorporarse a su equipo.br/br/¿Cuáles serán tus funciones?br/br/Acelerar y mejorar todo el proceso de diseño de la red, desde los datos sin procesar hasta un modelo listo para ejecutarse en herramientas como Coupa o Llamasoft. Obtener datos e identificar/corregir valores atípicos en capacidad, rendimientos y costes de transporte. Crear modelos para el autocompletado de datos faltantes y nuevas rutas. Automatizar la creación de escenarios comunes, como la optimización de ubicaciones de almacenes (eliminación o adición de almacenes) de forma dinámica y aplicable a nivel global. Conectar múltiples modelos aislados. El núcleo de este trabajo implica el uso de modelos de optimización matemática (programación lineal entera mixta – MILP). Es necesario combinar ciencia de datos con conocimiento de la cadena de suministro para adaptarse a los datos disponibles. Desarrollar heurísticas para acelerar modelos de diseño de redes NP-hard que actualmente tardan días en ejecutarse. El objetivo es automatizar la ejecución de cientos de modelos en segundo plano para ofrecer posibles mejoras sin intervención manual. Análisis de la cadena de suministro. Normalizar datos históricos (3–5 años) para reflejar con precisión la cadena de suministro, eliminando anomalías como huelgas. Identificar cuándo y por qué la cadena de suministro real se desvía del plan (análisis de causa raíz). Analizar cuellos de botella en la cadena de suministro. Descubrir "insights generales" que los analistas podrían no saber buscar. Identificar tendencias en las que las operaciones funcionan fuera de los parámetros normales para cualquier KPI o acción en la cadena de suministro.br/br/¿Cuáles son los requisitos?br/br/Título universitario (Grado o Máster ) en Informática, Matemáticas o un campo técnico relacionado. Más debr/br/5 años de experienciabr/br/en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (Machine Learning). Más de 5 años de experiencia práctica conbr/br/Python y PySpark. Sólidas habilidades en gestión de stakeholders, incluyendo colaboración con unidades de negocio y proveedores. Amplia experiencia en elbr/br/desarrollo de modelos de ML supervisados y no supervisados ; se valora el conocimiento en series temporales y previsión de la demanda. Experiencia enbr/br/diseño de redes de cadena de suministro y modelado de optimización en el dominio de CPG / FMCG Experiencia enbr/br/cadena de suministrobr/br/es imprescindible ( CPG / FMCG) Experiencia práctica conbr/br/Python, PySpark y SQLbr/br/para consultas de datos y modelado estadístico. Inglés fluido.br/br/¿Qué ofrecemos?br/br/Proyecto estable. Contrato indefinidobr/br/con HAYS. Horario flexible (intensiva los viernes) Modalidadbr/br/100% REMOTObr/br/Estamos esperando perfiles como el tuyo, apasionados con la tecnología y que quiera enfrentarse a un nuevo reto. Si es tu caso, postúlate a esta oferta enviando tu CV para que podamos contarte más!