Werde Teil des Teams von NIKE, Inc. Team
NIKE, Inc. stattet nicht nur die besten Athleten der Welt aus. Wir erkunden neue Möglichkeiten, finden Wege und überwinden die Grenzen des Machbaren. Unser Unternehmen sucht nach Menschen, die wachsen, denken, träumen und gestalten möchten. Unsere Unternehmenskultur schätzt Vielfalt und belohnt Einfallsreichtum. Unsere Marke sucht Menschen, die ihre Ziele erreichen, Führungsfähigkeiten haben und den Blick in die Zukunft richten. Bei NIKE, Inc. bringen alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ihre Fähigkeiten ein und nehmen immer neue Herausforderungen mit Leidenschaft an.
Lead Data Scientist- Nike Inc.- Beaverton, OR. Work closely with Data Science and Engineering teammates to build, support, and enable end-to-end personalized shopping experience use cases. Build credibility for algorithmic approaches through demonstrating functional expertise and experience. Innovating to drive more temporally precise engagement, and broader adoption across the organization. Establish and support large-scale measurement and optimization of consumer experiences for different geographies in a production/testing environment. Enhance and consult on best Search and Recommender System practices to connect the impact of marketplace drivers and business short-term and long-term outcomes. Partner with peers in both Data Science and Engineering, developing scalable data, improving current models, systems, and modeling processes. Utilize common tools and instruments to help establish operational excellence for Nike. Drive the application and implementation of innovative best-in-class methods and tools to derive useful insights for a wide variety of business goals in support of merchandising efforts. Stay up to date on industry trends, tools, and platform capabilities relevant to the team’s disciplines. Telecommuting is available from anywhere in the U.S., except from AK, AL, AR, DE, HI, IA, ID, IN, KS, KY, LA, MT, ND, NE, NH, NM, NV, OH, OK, RI, SD, VT, WV, and WY.
Must have a Master's degree in Computer Science, Data Science and two (2) years of experience in the job offered or data-related occupation. Experience must include the following:
- Building and maintaining predictive and/or prescriptive models in production at enterprise scale
- Synthesizing and packaging complex analyses and delivering results to non-technical audiences including executive leadership teams
- Developing and running simulation and optimization tools to support decision making
- Python and SQL
- Machine Learning (Regression, Classification, Clustering) and Deep Learning(MLP, LSTM, CNN);
- Time Series Modeling
- Design of Experiments
- Cloud Services (Amazon Web Services)
- Spark and Hadoop
- Data Visualization (Tableau)
- Scheduling Tools (Airflow)
- Agile Development Process
- Quality Assurance Testing and Automation
Apply at www.Nike.com/Careers (Job# R-61369)
#LI-DNI
We offer a number of accommodations to complete our interview process including screen readers, sign language interpreters, accessible and single location for in-person interviews, closed captioning, and other reasonable modifications as needed. If you discover, as you navigate our application process, that you need assistance or an accommodation due to a disability, please complete the Candidate Accommodation Request Form.
UNSER REKRUTIERUNGSPLAN
01 Bewerben
Unsere Teams leben von einer Vielfalt an Kompetenzen, Fähigkeiten, Denkweisen, Ideen und Erfahrungen. Wir möchten, dass du die für dich richtige Stelle findest. Sieh dir Stellenbeschreibungen, Abteilungen und Teams an und finde heraus, welche Rolle zu dir passt.
02 Recruiter:in treffen oder an Beurteilung teilnehmen
Wenn du für eine Stelle im Unternehmen ausgewählt wirst, setzt sich ein:e Recruiter:in mit dir in Verbindung, um das Vorstellungsgespräch einzuleiten und dir während des gesamten Prozesses als Hauptansprechpartner:in zur Seite zu stehen. Bei Stellen im Retail-Bereich nimmst du an einer interaktiven Beurteilung teil, die ein Gespräch und Quizfragen umfasst und etwa 10 bis 20 Minuten dauert. Egal, welche Rolle du anstrebst, wir möchten dich als ganze Person kennenlernen. Zögere also nicht, uns zu zeigen, was erstklassiger Service für dich bedeutet und was dich einzigartig macht.
03 Vorstellungsgespräch
Bereite dich gut auf diese Phase vor, indem du recherchierst, dich über unsere Anforderungen informierst und dich auf Fragen zu deiner Person und deinen Erfahrungen einstellst.
