Lead - Supply Chain Decision Intelligence & Operations Research

In breve: In qualità di nostro Lead - Supply Chain Decision Intelligence & Operations Research, applicherai il rigore matematico a decisioni complesse attraverso la supply chain globale di On. Progetterai modelli di ottimizzazione, simulazione e scenario che aiutino i leader e i pianificatori a comprendere i vincoli, valutare i trade-off e prendere decisioni migliori. Lavorerai sulla definizione del problema, l'esplorazione dei dati, la prototipazione rapida, la validazione commerciale e il trasferimento di soluzioni di successo al team Technology per un'implementazione scalabile. Questo ruolo combina Operations Research, matematica applicata, competenza nella supply chain e moderne tecnologie analitiche. I team di Technology gestiscono pipeline aziendali, piattaforme e deployment in produzione; tu fornirai la logica di business, i modelli matematici, le prove dei prototipi e i requisiti funzionali necessari per scalare soluzioni di valore. La tua Missione: Sviluppare modelli decisionali: Progettare e testare modelli di ottimizzazione, simulazione e scenario per aree quali inventario, capacità, fulfilment, bilanciamento tra domanda e offerta, rischio di servizio e decisioni sul ciclo di vita del prodotto. Costruire prototipi rapidi: Utilizzare Python, SQL, Hex e altri strumenti analitici per sviluppare e validare rapidamente i modelli con i pianificatori e gli stakeholder aziendali prima dell'industrializzazione. Preparare dati pronti per la modellazione: Esplorare, valutare, unire e trasformare in modo indipendente i dati necessari per la modellazione. Documentare assunzioni, problemi di qualità dei dati, logica di trasformazione e regole di validazione. Collaborare con Technology: Lavorare a stretto contatto con i team di Data Engineering, Data Science, Optimization Engineering e i team di piattaforma per trasferire prototipi di successo in soluzioni scalabili. Fornire specifiche chiare del modello, logica di business, requisiti di input e output, casi di test e criteri di accettazione. Abilitare la pianificazione di scenario: Costruire modelli che consentano ai leader di sottoporre la supply chain a stress test, valutare scenari vincolati e quantificare rischi, sensibilità e impatti a valle. Tradurre la matematica in decisioni: Trasformare gli output complessi dei modelli in raccomandazioni chiare, trade-off e intuizioni azionabili per pianificatori, direttori e senior leader. Applicare tecnologie moderne: Utilizzare la codifica assistita da AI, workflow agentici e strumenti generativi per accelerare l'esplorazione dei dati, la modellazione, lo sviluppo di scenari e la documentazione. Questi strumenti dovrebbero potenziare, non sostituire, il rigore matematico, la validazione, la trasparenza e la spiegabilità. La tua Storia: Competenze essenziali Porti solide basi in Operations Research, Matematica Applicata, Ingegneria Gestionale, Management Science, Decision Science, Ingegneria dei Sistemi, Statistica, Fisica o un'altra disciplina quantitativa. Da 5 a 7 anni di esperienza pertinente nell'industria, consulenza, ricerca applicata, accademia o una combinazione di questi ambienti. Forte esperienza in ottimizzazione, simulazione, processi stocastici, modellazione probabilistica o metodi quantitativi correlati. Capacità di formulare matematicamente problemi del mondo reale e implementare modelli computazionalmente. Competenza in Python, R, Julia, MATLAB o un ambiente equivalente. Forti capacità in SQL e data-wrangling. Capacità di lavorare indipendentemente con dati complessi e imperfetti. Forte capacità di problem-framing e pensiero analitico. Capacità di spiegare chiaramente i risultati quantitativi a stakeholder non tecnici. Esperienza nella collaborazione tra team di business, analytics e Technology. Esperienza desiderabile Esperienza nella supply chain, logistica, produzione, retail o un altro ambiente operativo vincolato. Esperienza con modelli di inventario, allocazione, capacità, fulfilment, rete o livello di servizio. Conoscenza di strumenti come Gurobi, CPLEX, Pyomo, PuLP, OR-Tools, JuMP, SciPy o Hex. Esperienza con simulazione, ottimizzazione stocastica o previsioni probabilistiche. Esperienza nel trasferimento di prototipi in produzione. Conoscenza delle metriche della supply chain come OTIF, forecast accuracy, bias, inventory coverage e inventory turns. Interesse nello sviluppo assistito da AI e nei workflow analitici agentici. Cosa ti rende di successo Unisci profondità matematica e pragmatismo. Ti senti a tuo agio nel lavorare con dati imperfetti, nel mettere in discussione le assunzioni e nell'iterare con gli utenti finali. Sai quando un modello semplice è sufficiente, quando una maggiore sofisticazione è giustificata e quando un prototipo è pronto per essere scalato. Ancora più importante, sei motivato dall'uso del pensiero quantitativo rigoroso per migliorare le decisioni reali. Il tuo Team: Il team Analytics & Decision Intelligence abilita la nostra Global Supply Chain con strumenti di supporto decisionale di alta qualità. Connettiamo le priorità aziendali, le conoscenze operative, i metodi quantitativi e analitici profondi e le capacità tecnologiche per testare rapidamente i concetti e scalare soluzioni collaudate. Il nostro lavoro alimenta il motore di crescita di On e eleva e velocizza il processo decisionale. Se ti appassiona l'uso dei dati e dell'analisi per far emergere insight e guidare il futuro - sei nel posto giusto.