Supply Chain Planning and Operations (SCPO) AI Lead

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический лидер-основатель направления AI в организации Supply Chain Planning Operations. Задача — построить слой интеллектуальной сшивки данных и алертинга по планированию поставок, превратить разрозненные данные и ручные сверки в production-решения с объяснимыми инсайтами.

Задачи

• Определять стратегию, архитектуру, роадмап и стандарты AI и data intelligence для SCPO
• Спроектировать и ввести в эксплуатацию доверенный слой сшивки данных по POR, LRP, SnOP, ERP и другим источникам, включая lineage, контроли, сверку и мониторинг качества данных
• Разрабатывать production ML/AI-решения для анализа временных рядов, детекции аномалий, поиска первопричин, оценки рисков поставок и раннего предупреждения сбоев
• Интегрировать выходы AI с корпоративными системами планирования через API, пайплайны данных, мониторинг, контроль доступа и механизмы переопределения
• Строить агентные workflow для автоматизации повторяющихся анализов, сбора доказательств, триажа исключений и генерации нарративов с human-in-the-loop
• Разрабатывать сценарии и анализ чувствительности для оценки сбоев поставок, изменений спроса, yield, перераспределения мощностей и ограничений по материалам
• Создавать объяснимые алерты и decision-support интерфейсы с указанием изменений, причин, уверенности и рекомендуемого действия
• Картировать экосистему систем планирования, потоки данных, точки ручного вмешательства и режимы отказов, приоритизировать автоматизацию по бизнес-риску
• Работать с командами supply planning, demand planning, manufacturing, foundry, procurement, finance, data engineering и IT
• Выстраивать MLOps и инженерные практики: версионирование моделей, тестирование, деплой, observability, переобучение, документация, безопасность и responsible AI
• Доносить технические выводы, ограничения моделей, риски и архитектурные решения до планировщиков, партнёров и руководства

Требования

• Степень бакалавра в Computer Science, Data Science, AI, Industrial Engineering, Operations Research, Applied Mathematics или смежной количественной области
• 8+ лет опыта в ML-инженерии, AI-инженерии, data science, data engineering, оптимизации или смежных ролях, включая лидерство в сложных production-внедрениях
• Опыт проектирования, деплоя и эксплуатации ML-решений в production на сложных корпоративных данных
• Программирование на Python и сильный SQL, практический опыт с современными ML, data-processing и software-engineering фреймворками
• Опыт проектирования пайплайнов данных, API и интеграций между корпоративными приложениями, платформами данных и операционными системами
• Опыт лидерства кросс-функциональной технической работы и влияния на архитектурные и delivery-решения без прямых полномочий
• Продвинутые коммуникативные навыки для адаптации сложного технического контента под инженерную, плановую и executive-аудиторию
• Готовность к ответственным экспериментам и дисциплинированному обучению на неудачных подходах

Условия

• Гибридный формат работы: часть времени в офисе Intel, часть удалённо
• Конкурентная компенсация, стоковые бонусы и программы льгот: здоровье, пенсия, отпуск
• Годовая зарплата в диапазоне $170,500.00–315,490.00 USD
• Позиция не предполагает иммиграционного спонсорства
• Локации: Folsom (основная), Phoenix, Santa Clara, Hillsboro

Навыки

• Python
• SQL
• Machine Learning
• AI
• Data pipelines
• APIs
• Time-series analysis
• Anomaly detection
• MLOps
• LLM
• RAG
• Agentic frameworks
• SAP
• Kinaxis Rapid Response
• Oracle
• Cloud data platforms
• Distributed data processing