Scientifique en Recherche pour l'Optimisation Logistique

il y a 3 semaines


Clichy, Île-de-France Amazon France Logistique SAS Temps plein
À propos du poste

Êtes-vous passionné par le développement d'algorithmes avancés en Recherche Opérationnelle et en Machine Learning pour améliorer l'un des réseaux logistiques les plus sophistiqués au monde ?

Notre équipe au sein d'Amazon France Logistique SAS recherche un(e) Scientifique en Recherche pour se concentrer sur la résolution de défis complexes ayant un impact significatif sur notre organisation. Vous serez impliqué(e) dans la création de modèles innovants visant à optimiser notre réseau de transport.

Responsabilités clés
  • Appliquer des techniques d'optimisation de pointe issues de la recherche pour développer des modèles ayant un impact direct sur le réseau de transport.
  • Explorer des approches novatrices pour relever les défis spécifiques d'Amazon, en utilisant notre accès aux données et à la puissance de calcul pour allier Recherche Opérationnelle et Machine Learning.
  • Collaborer étroitement avec divers intervenants pour acquérir une compréhension approfondie des problématiques à résoudre.
  • Assurer que vos modèles sont prêts pour la production en respectant des normes de codage strictes et en visant des temps d'exécution optimaux.
Une journée typique

Votre journée sera variée, incluant des activités telles que la réalisation d'expériences, l'analyse de données, le développement d'algorithmes, et la collaboration avec d'autres équipes. Vous participerez à des sessions de brainstorming avec vos collègues scientifiques et serez impliqué(e) dans des revues de code et d'articles.

À propos de l'équipe

Nous formons une équipe technique dynamique qui valorise l'apprentissage et le développement. Nous croyons fermement que l'apprentissage par la pratique et la prise de responsabilité sont essentiels pour progresser dans votre carrière.

Qualifications requises
  • Intérêt marqué et expérience en Recherche Opérationnelle, notamment en optimisation discrète.
  • Expérience avec des solveurs d'optimisation.
  • Connaissance en Machine Learning et Deep Learning, avec une volonté de développer vos propres modèles.
  • Capacité à coder dans un langage de script et un langage de programmation pour des performances optimales.
  • Engagement envers des normes de codage élevées.
Qualifications préférées
  • Expérience en optimisation stochastique et/ou robuste.
  • Connaissance des réseaux de neurones graphiques ou d'apprentissage par renforcement.
  • Capacité à apprendre rapidement de nouveaux langages de programmation.


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    il y a 8 heures


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