Ogólne informacje

Kraj
Tunezja
Miejscowość
Tunis
Identyfikator zadania
43749
Dział
Development
Doświadczenie
MID_SENIOR_LEVEL
Employment Status
FULL_TIME
Workplace Type
On-site

Opis i wymagania

Infor Decision Analytics and Science (IDeAS) is a division of Infor that provides AI/ML solutions for various industries. We use advanced predictive and prescriptive analytics to create value-driven solutions. Our goal is to enable fast and effective decision automation for all business functions.

The Data Science Engineers in IDEAS are the brain behind every data-driven solution. This role relies on a combination of analytics and technical expertise to turn data vision into reality. As a Senior Data Science Engineer, you are responsible for designing, building, and operationalizing large-scale predictive and prescriptive analytics to solve business problems that are important to Infor customers.

A Day in The Life Typically Includes:

  • Architect, implement, and oversee the end-to-end lifecycle of advanced machine learning solutions, including ML model orchestration, scalable data pipelines, and performance optimization.
  • Develop and enhance ETL/ELT pipelines from diverse customer data sources to ensure alignment with complex ML solution requirements.
  • Drive strategic discussions with business stakeholders to identify critical business challenges and opportunities addressable through AI/ML.
  • Articulate results, insights, and actionable recommendations to executives and cross-functional teams, ensuring alignment with business goals.
  • Lead exploratory data analysis on large, complex, and diverse datasets to evaluate data quality, derive insights, and inform model development.
  • Innovate by designing and delivering cutting-edge AI/ML solutions tailored to specific industry needs, leveraging the latest technologies and frameworks.
  • Mentor and provide technical guidance to junior team members, fostering skill development and ensuring high-quality deliverables across projects.

Basic Qualifications:

  • Engineering degree (or foreign equivalent) in Mathematical Modeling, Operations Research, Computer Science, Telecommunications, Electrical Engineering, Industrial Engineering, or a related quantitative discipline from an accredited university (or foreign equivalent).
  • Extensive hands-on experience in architecting and deploying end-to-end machine learning and/or optimization pipelines, including ETL processes, data pre-processing, exploratory data analysis, model development, deployment, and production inference.
  • Expert programming skills in Python and strong data-querying expertise in SQL, PySpark, or equivalent frameworks.
  • Proven ability to effectively communicate complex technical concepts and solutions through presentations, technical documentation, blog posts, GitHub projects, and other mediums.
  • Good verbal and written communication skills, with the ability to distill and convey intricate technical topics to diverse audiences, including scientists, engineers, and business leaders.
  • Advanced data modeling and analytical problem-solving skills with a focus on delivering scalable and impactful solutions.
  • Strong collaborative mindset with demonstrated interpersonal skills to lead and contribute effectively to cross-functional teams addressing complex business challenges.
  • Proficiency in analytics and visualization tools such as Tableau, Power BI, or similar platforms, with a track record of creating actionable insights.

Preferred Qualifications:

  • Advanced degree (Master's or PhD) in Mathematical Modeling, Operations Research, Computer Science, Telecommunications, Electrical Engineering, Industrial Engineering, or a related quantitative discipline from an accredited university (or foreign equivalent).
  • Advanced expertise in machine learning algorithms and hands-on experience with industry-standard frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Keras, or equivalent.
  • Demonstrated experience in designing, implementing, and optimizing time series forecasting models and personalized recommendation systems at scale.
  • Proven track record in developing and deploying AI/ML solutions for real-world business problems, including but not limited to demand forecasting, anomaly detection, pricing optimization, and recommendation engines.


O firmie Infor

Infor jest światowym liderem w dziedzinie oprogramowania chmurowego dla firm działających na rynkach branżowych. Infor buduje kompletne pakiety branżowe w chmurze i efektywnie wdraża technologię, która stawia wrażenia użytkownika na pierwszym miejscu, wykorzystuje analitykę danych i łatwo integruje się z istniejącymi systemami. Ponad 60 000 organizacji na całym świecie polega na Infor, aby pomóc przezwyciężyć zakłócenia rynkowe i osiągnąć transformację cyfrową w całej firmie. 
Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź www.infor.com  

Nasze wartości

W Infor dążymy do stworzenia środowiska opartego na filozofii biznesowej zwanej zarządzaniem™ (PBM™) opartym na zasadach (PBM™) i ośmiu zasadach przewodnich: uczciwość, zarządzanie i zgodność, transformacja, przedsiębiorczość oparta na zasadach, wiedza, pokora, szacunek, samorealizacja. Rosnąca różnorodność jest ważna, aby odzwierciedlić nasze rynki, klientów, partnerów i społeczności, w których służymy teraz i w przyszłości.

Jesteśmy nieustająco zaangażowani w kulturę opartą na PBM. Opierając się na zasadach, które pozwalają na rozkwit wolnego i otwartego społeczeństwa, PBM™ przygotowuje osoby do innowacji, doskonalenia i transformacji, jednocześnie wspierając zdrową, rozwijającą się organizację, która tworzy długoterminową wartość dla swoich klientów i zwolenników oraz spełnienie dla swoich pracowników.

Infor jest pracodawcą równych szans. Jesteśmy zaangażowani w tworzenie zróżnicowanego i integracyjnego środowiska pracy. Infor nie dyskryminuje kandydatów ani pracowników ze względu na ich płeć, rasę, tożsamość płciową, niepełnosprawność, wiek, orientację seksualną, religię, pochodzenie narodowe, status weterana lub jakikolwiek inny status chroniony przez prawo.

W Infor cenimy Twoją prywatność, dlatego stworzyliśmy politykę, którą możesz przeczytać tutaj.