Research Scientist, EU GTS Network design Analytics

  • CDD
  • Clichy
  • Publié il y a 6 mois
  • Les candidatures sont actuellement fermées.
DESCRIPTION

FRENCH VERSION:
Avez-vous déjà souhaité développer des algorithmes de Recherche Opérationnelle et de Machine Learning pour optimiser l’un des réseaux logistiques les plus complexes du monde ? Avez-vous déjà commandé un produit sur les sites Web d’Amazon et vous êtes-vous demandé comment il vous a été livré si rapidement, et quels types d’algorithmes et de processus sont utilisés pour maintenir ce réseau ? Si c’est le cas, ce travail est fait pour vous !
L’équipe de Global Transportation Network Design Analytics d’Amazon EU recherche son ou sa nouvelle Research Scientist ! Votre rôle se concentrera sur la résolution de problèmes complexes qui ont un impact sur notre organisation, en particulier dans le développement de modèles de pointe pour optimiser le réseau de transport d’Amazon.
Vous êtes la personne que nous recherchons si vous avez :
* De bonnes capacités de résolution de problèmes et une curiosité technique.
* Une envie de standards élevées en matière de performances de code.
* Une forte responsabilité sur les sujets de recherche : vous êtes proactif et apportez vos propres idées dans l’equipe.
* D’importantes compétences en communication pour intéragir avec divers intervenants au sein de l’entreprise.

ENGLISH VERSION:
Have you ever wished to build high standard Operations Research and Machine Learning algorithms to optimize one of the most complex logistics network?
Have you ever ordered a product on Amazon websites and wondered how it got delivered to you so fast, and what kinds of algorithms & processes are running behind the scenes to power the whole operation? If so, this role is for you.
Amazon’s EU Global Transportation Services Network Design Analytics team is seeking a highly skilled Research Scientist. Your role will focus on solving complex problems that impact our organization, particularly in developing advanced models for optimizing Amazon’s transportation network.

You are the person we are looking for if youhave:
– Good problem-solving abilities and technical curiosity.
– Commitment to high standards in code performance and inventiveness.
– Persistent ownership over research topics: you are proactive and bring your own ideas to the table.
– Excellent communication skills to engage with various stakeholders inside the company.

Key job responsibilities
FRENCH VERSION
– Utiliser des techniques d’optimisation de pointe issues de la littérature scientifique pour développer des modèles d’optimisation ayant un impact direct sur le réseau de transport de la vie réelle.
– Explorer des modélisations pionières pour résoudre les défis specifiques d’Amazon, en exploitant l’accès aux données et à la puissance de calcul que nous avons en interne pour faire se rejoindre deux domaines apparemment séparés : la Recherche Opérationnelle et le Machine Learning.
– Collaborer étroitement avec de nombreux interlocuteurs internes pour développer une compréhension approfondie et précise du problème.
– S’assurer que votre modèle peut passer en production en suivant des standards de code strictes et en recherchant un temps d’exécution rapide.

ENGLISH VERSION:
– Use state-of-the-art optimization techniques from the scientific literature to develop optimization models that have a direct impact on the real-life transportation network.
– Explore pioneering modellings to solve the Amazon peculiar challenges, leveraging the access to data and computing power we have in house to bridge two seemingly separated fields: Operations Research and Machine Learning.
– Collaborate closely with various stakeholders to develop a deep understanding of the problem.
– Ensure your model can go to production by following high coding standards and seeking fast runtime.

A day in the life
FRENCH VERSION:
Votre journée type est en fait très variée, elle serait composee d’activitées telles que la réalisation d’expériences, la revue de la littérature scientifique, l’analyse de données, le développement d’algorithmes, la collaboration avec d’autres équipes et la présentation fréquente de résultats. Vous participerez à des sessions devant un tableau blanc avec vos collègues scientifiques, prendrez activement part aux code reviews et aux revues de papiers. Cette journée implique un mélange de recherche pratique, de code, de réunions, d’analyse de données et de contributions à des publications.

ENGLISH VERSION
You will typically engage in a mix of activities like conducting experiments, reviewing scientific literature, analyzing data, developing algorithms, collaborating with cross-functional teams, and often presenting findings. You will be involved in brainstorming sessions with your scientific peers, actively participate in code reviews and paper reviews. The day involves a blend of hands-on research, coding, meetings, data analysis, and contributions to publications.

About the team
FRENCH VERSION:
Notre équipe est une équipe technique très dynamique où nous favorisons l’apprentissage et le développement avant tout. Nous croyons que l’apprentissage par la pratique et la prise de responsabilité sont les meilleures façons de développer des connaissances et une carrière. Nous sommes structurés par des compétences fonctionnelles et nous nous associons et apprenons les uns des autres.

ENGLISH VERSION:
Our team is a very dynamic technical team where we foment learning and development on top of all. We believe in learn by doing and having ownership are the best ways to develop knowledge and career. We are structured by functional skills and we partner and learn from one another.

We are open to hiring candidates to work out of one of the following locations:

Clichy, FRA

BASIC QUALIFICATIONS

FRENCH VERSION:
– Un intérêt prononcé et de l’expérience en Recherche Opérationnelle, et plus particulièrement en optimisation discrète, dans des domaines tels que le Mixed-Integer programming, la Local Search ou la programmation par contraintes.
– Expérience avec des solveurs d’optimisation tels que Gurobi, Xpress ou CPLEX.
– Expérience en Machine Learning et en Deep Learning, avec la volonte de vouloir developper ses propres modeles, sans s’etre limite a utiliser des solutions toutes faites.
– Capacité avérée à coder dans un langage de script (Python/R…) pour le prototypage et dans un langage de programmation (C/C++/Java…) pour des performances proches du bare-metal.
– Intérêt pour des standards de code élevées : Git, CI/CD, tests unitaires, test-driven development

ENGLISH VERSION:
– Interest and experience in Operations Research, and more specifically in discrete optimization, in fields such as Mixed-Integer Programming, Local Search and Constraint Programming.
– Experience with optimization solvers along with their implementation.
– Experience in Machine Learning and Deep Learning, not limited to the use of off-the-shelf solution, with the eagerness of developing your own models.

– Proven ability to code in a scripting language (Python/R…) for prototyping and a programming language (C/C++/Java…) for close to bare-metal performance.
– Interest in high coding standards: Git, CI/CD, unit testing, test-driven development

PREFERRED QUALIFICATIONS

FRENCH VERSION:
– Expérience en optimisation stochastique et/ou robuste.
– Expérience dans l’un des domaines suivants de Machine Learning : Graph Neural Networks, Recurrent Neural Networks ou Reinforcement Learning. Point bonus si ces modèles ont été appliqués dans un contexte d’optimisation.
– Capacité à apprendre facilement de nouveaux langages de programmation.

ENGLISH VERSION:
– Experience with stochastic and/or robust optimization.
– Experience in one of the following Machine Learning fields: Graph Neural Networks, Recurrent Neural Networks or Reinforcement Learning. Bonus point if these were used within an optimization context.
– Demonstrated ability to quickly learn new programming languages.

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