Falta de eficiência na logística pode ser prevenida com a ciência de dados
Em muitas organizações, a falta de eficiência na logística é um problema recorrente. Isso pode levar a aumentos nos custos de transporte e demora nas entregas. No entanto, existem soluções que podem ajudar a resolver esse problema. A ciência de dados pode ser uma ferramenta poderosa para melhorar a eficiência da logística.
A aplicação de técnicas avançadas de análise e modelagem pode ajudar a otimizar a oferta de frete, entender o impacto de mecanismos regulatórios e impulsionar decisões estratégicas em nossa cadeia de suprimentos.
Responsabilidades:
* Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e análise estatística: Para otimizar a precificação do frete, prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na cadeia logística.
* Criar processos baseados em inteligência de dados: No viés de processos autônomos.
* Analisar grandes volumes de dados: Relacionados à oferta de frete, custos de transporte, regulamentações e outros fatores logísticos relevantes.
* Explorar e identificar padrões: Tendências e insights acionáveis a partir dos dados logísticos.
* Colaborar com as áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados: Para definir problemas, traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e garantir a implementação dos modelos.
* Comunicar resultados das análises e modelos: De forma clara e eficaz para stakeholders técnicos e não técnicos.
* Avaliar e monitorar o desempenho: Dos modelos implementados, propondo ajustes e melhorias contínuas.
* Mantê-lo atualizado: Sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
Requisitos:
* Experiência comprovada: Na aplicação de técnicas de Machine Learning e análise estatística em problemas de negócio.
* Proficiência: Em programação em Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).
* Experiência: Com consultas e manipulação de dados em BigQuery (ou outras plataformas de Big Data).
* Conhecimento: Em modelagem de dados e familiaridade com diferentes tipos de dados logísticos.
* Habilidade: Em comunicar resultados de análises de forma clara e visual.
Desejável:
* Conhecimento: Do domínio de logística, incluindo conceitos de oferta de frete, precificação dinâmica e mecanismos regulatórios do setor de transporte.
* Experiência: Com ferramentas de visualização de dados como Looker Studio.
* Familiaridade: Com ferramentas de orquestração de workflows (como Airflow).
* Experiência: Com modelos de otimização.
* Conhecimento: De outras linguagens de programação (como R).
* Conhecimentos: Em APIs e engenharia de Software;
* Experiência: Com plataformas de nuvem (GCP, AWS, Azure).
Ambiente de trabalho:
No nosso ambiente, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano. Buscamos romper as barreiras que diminuem nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.
Como se tornar parte da equipe:
A fim de se tornar parte da nossa equipe, você precisará ter habilidades sólidas em ciência de dados e experiência em trabalhar em equipe. Além disso, será necessário estar disposto a aprender e crescer com a empresa.