Zostań członkiem zespołu NIKE, Inc.
NIKE, Inc. to nie tylko firma, która ubiera najlepszych sportowców na świecie. To miejsce, w którym możesz odkryć swój potencjał, przekroczyć granice oraz sprawić, że niemożliwe staje się możliwe. Firma poszukuje ludzi, którzy chcą się rozwijać i potrafią myśleć, marzyć oraz tworzyć. Jej kultura rozwija się dzięki różnorodności i wspieraniu kreatywności. Potrzebni są w niej ludzie ambitni, urodzeni liderzy i prawdziwi wizjonerzy. W NIKE, Inc. każda osoba wnosi do gry swoje umiejętności oraz pasje. Dzięki temu ciągle się rozwijamy.
WHO YOU’LL WORK WITH
As a Data Scientist at Nike GC Insight, Data Science and Analytics (IDSA) team, you will directly report to the Senior Data Science Manager at IDSA and be responsible for developing and maintaining predictive models, providing actionable insights to support business decisions, and researching and applying cutting edge technology. You will work closely with cross-functional teams including GC Marketing Science Team and GC Consumer and Product Insight Team to identify opportunities for leveraging company data to drive business solutions.
WHO WE ARE LOOKING FOR
Need to have:
- Bachelor or Master degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field.
- Proven experience as a Data Scientist or in a similar role.
- Strong proficiency in programming languages Python and SQL.
- Solid understanding of statistical analysis, data mining, and predictive modeling techniques.
- Strong problem-solving skills and the ability to work independently and as part of a team.
- Excellent communication and presentation skills.
- At least 3–5-years relevant working experience
Good to have:
- Experience with big data technologies (such as Spark).
- Knowledge of cloud platforms (such as AWS).
- Familiarity with data engineering and ETL processes.
- Experience in footwear/apparel industry is a plus.
WHAT YOU’LL WORK ON
- Develop, implement, deploy and maintain predictive models.
- Analyse large, complex datasets to extract insights and identify trends.
- Collaborate with stakeholders to understand business needs and provide data-driven solutions.
- Communicate findings and recommendations to non-technical stakeholders through visualizations and reports.
- Stay up to date with the latest industry trends and technologies in data science and machine/deep learning.
- Ensure data quality and integrity throughout the data lifecycle.
NASZ PLAN ZATRUDNIENIA
1. Aplikuj
Nasze zespoły składają się z osób o różnych umiejętnościach, wiedzy, pomysłach i doświadczeniach, a każda z nich może dać od siebie coś innego. Chcemy, żebyś znalazł(a) tu coś dla siebie – zapoznaj się z opisami stanowisk, działami i zespołami, aby odkryć, jakie stanowisko będzie dla Ciebie odpowiednie.
2. Poznaj osobę rekrutującą lub przystąp do oceny
W przypadku stanowisk korporacyjnych rekruter(ka) skontaktuje się z Tobą w celu rozpoczęcia procesu rekrutacyjnego i przez cały okres jego trwania będzie pozostawać z Tobą w kontakcie. Rekrutacja na stanowisko związane ze sprzedażą wymaga przeprowadzenia procesu interaktywnej oceny, który obejmuje czat i quizy, a jego ukończenie zajmuje około 10–20 minut. Niezależnie od stanowiska, chcemy jak najlepiej poznać naszych kandydatów i nasze kandydatki, więc zachęcamy do opowiedzenia nam o tym, jak rozumiesz pojęcie obsługi klienckiej na światowym poziomie oraz co sprawia, że jesteś osobą wyjątkową.
3. Rozmowa kwalifikacyjna
Warto podejść do tego etapu z pewnością siebie. W tym celu zapoznaj się z naszymi oczekiwaniami i przygotuj się na pytania, które pomogą nam pogłębić wiedzę o Tobie i Twoim doświadczeniu.
