Specjalista/ Specjalistka ds. Modelowania Danych

Dołącz do Kuchni Vikinga – największego dostawcy dań gotowych w Polsce!

Poszukujemy osoby na stanowisko Specjalista/ Specjalistka ds. Modelowania Danych.

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiadać za rozwój kompetencji forecastingowych i predykcyjnych, tworząc modele pozwalające przewidywać przyszłe zachowania klientów oraz zapotrzebowanie operacyjne. Będziesz przekładać dane i wyniki prognoz na konkretne rekomendacje wspierające planowanie zamówień, produkcji i kosztów. Twoim zadaniem będzie również monitorowanie jakości prognoz, doskonalenie modeli oraz współpraca z zespołami biznesowymi w celu podejmowania trafniejszych decyzji w oparciu o dane.

Twój zakres obowiązków

side_image

Prognozowanie zamówień i zmian w bazie klientów – opracowywanie prognoz uwzględniających nowe zamówienia, odnowienia subskrypcji, powroty klientów (winbacki) oraz przesunięcia i zmiany terminów realizacji zamówień.
Analiza sezonowości i działań promocyjnych – uwzględnianie wpływu sezonowości, świąt, kampanii marketingowych i promocji na wolumen zamówień oraz przewidywany popyt.
Prognozowanie potrzeb produkcyjnych – rozwijanie i utrzymywanie modeli prognozujących zapotrzebowanie na paczki, diety i poszczególne dania, a następnie przekładanie wyników prognoz na potrzeby planowania produkcji.
Backtesting modeli prognostycznych – przeprowadzanie testów historycznych modeli i prognoz w celu oceny ich skuteczności, porównywania wyników z rzeczywistymi danymi oraz identyfikowania obszarów wymagających poprawy.
Pomiar jakości prognoz – monitorowanie i analiza dokładności prognoz (forecast accuracy) oraz systematycznego odchylenia prognoz od rzeczywistych wyników (forecast bias), a także definiowanie wskaźników oceny skuteczności modeli.
Analiza źródeł błędów prognostycznych – identyfikowanie i analizowanie przyczyn rozbieżności między prognozowanym a rzeczywistym popytem, w tym wpływu zmian zachowań klientów, sezonowości, promocji i czynników operacyjnych.
Rozwój scoringu i modeli predykcyjnych – projektowanie, rozwijanie i doskonalenie modeli statystycznych oraz predykcyjnych wspierających prognozowanie popytu, przewidywanie zachowań klientów i poprawę jakości planowania.
Wsparcie planowania finansowego i budżetowania – rozwijanie prognoz popytu i wolumenów operacyjnych w kierunku wspierania procesów budżetowania, planowania kosztów oraz przygotowywania scenariuszy finansowych na podstawie przewidywanej liczby zamówień i potrzeb produkcyjnych.

Nasze wymagania

side_image

Statystyka i analiza danych – bardzo dobra znajomość metod statystycznych oraz umiejętność ich praktycznego wykorzystania do analizy danych historycznych, identyfikowania zależności i prognozowania przyszłych zachowań klientów oraz zapotrzebowania operacyjnego.
Szeregi czasowe i prognozowanie popytu – znajomość metod analizy i prognozowania szeregów czasowych, z uwzględnieniem sezonowości, trendów, świąt, promocji i innych czynników wpływających na zmienność zamówień.
Walidacja modeli prognostycznych – doświadczenie w ocenie jakości modeli predykcyjnych, doborze odpowiednich metod walidacji oraz weryfikowaniu ich skuteczności na danych historycznych i nowych obserwacjach.
Backtesting – umiejętność przeprowadzania testów historycznych modeli prognostycznych, porównywania prognoz z rzeczywistymi wynikami oraz oceny stabilności i skuteczności modeli w różnych okresach i warunkach biznesowych.
Python i SQL – praktyczna znajomość Python i SQL w zakresie pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych, budowania modeli prognostycznych oraz automatyzacji procesów przygotowywania i oceny prognoz.
Interpretacja accuracy i bias – umiejętność analizowania miar dokładności prognoz oraz systematycznych odchyleń od rzeczywistych wyników, interpretowania ich przyczyn i oceny wpływu błędów prognostycznych na decyzje operacyjne i biznesowe.
Feature engineering – doświadczenie w identyfikowaniu, tworzeniu i selekcji cech wykorzystywanych w modelach predykcyjnych, w tym zmiennych opisujących zachowania klientów, historię zamówień, sezonowość, promocje i czynniki operacyjne.
Przekładanie prognoz na decyzje biznesowe – umiejętność przekształcania wyników modeli w praktyczne rekomendacje wspierające planowanie popytu, produkcji, zasobów i kosztów oraz oceniania konsekwencji różnych scenariuszy prognostycznych.
Komunikowanie niepewności i ograniczeń modeli – umiejętność jasnego przedstawiania wyników prognoz, przedziałów niepewności, ryzyka błędu i ograniczeń stosowanych metod osobom nietechnicznym, w tym interesariuszom biznesowym.
Myślenie analityczne i podejście biznesowe – umiejętność krytycznej oceny wyników modeli, identyfikowania źródeł błędów oraz łączenia wiedzy statystycznej z rozumieniem procesów biznesowych w celu zwiększania użyteczności prognoz.

To oferujemy

side_image

Zatrudnienie w dynamicznie rozwijającej się firmie, będącej liderem branży w Polsce.
Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do doświadczenia i umiejętności: 15 000-20 000 zł netto (B2B).
Możliwość rozwoju kompetencji zawodowych.
Pakiet benefitów pracowniczych (m.in. dofinansowanie do karty Medicover Sport, ubezpieczenie PZU, rabat na produkty Kuchni Vikinga).

benefits

	Prywatna opieka medyczna
	Karta Medicover sport
	Rozwój
	Ubezpieczenie grupowe
	Zniżka na zamówienie
	Imprezy firmowe
	Brandowana odzież firmowa