[CLS] First & Middlemile Data Scientist (Operation Research)

Benefits

Parental leave

Not verified

Non-birth-parent leave

Not verified

Family-building benefits

• Fertility benefits: Not verified
• Adoption assistance: Not verified
• Surrogacy assistance: Not verified

Mental health support

Not verified

Relocation assistance

Not verified

Childcare support

Not verified

Learning budget

Not verified

Verification

Not verified

Salary

Not verified

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Market context

U.S. role benchmark (BLS OEWS)

$111,944 U.S. median for this role

Projected growth (BLS Employment Projections)

+13.7% - Much faster than average

Matched to SOC 15-1252 - Data and ML aggregate by role bucket.

Source: U.S. Bureau of Labor Statistics, OEWS, May 2024 and Employment Projections, 2024-2034.

Schedule

Shift type

Not verified

Weekend work

Not verified

Application

Cover letter

Not verified

Assessment

Not verified

Deadline

Not stated

Where they hire

State eligibility is not yet verified.

About this role

[CLS] First & Middlemile Data Scientist (Operation Research) Seoul, South Korea 회사 소개 CLS (Coupang Logistics Services)는 택배사업, 화물운송, 화물주선, 물류창고, 화물분류 등 종합 물류 서비스를 제공하는 쿠팡의 물류전문 계열사입니다. CLS는 국토교통부로 지정 받은 택배운송사업자로서 전국단위의 배송캠프에서 업계 최초로 도입한 분류작업전담인력과 직영 전문 배송직 쿠팡친구, 그리고 전국 단위 택배 영업점을 통해 고객에게 최적의 배송서비스를 제공하면서 쿠팡의 로켓배송을 완결하는 역할을 담당하고 있습니다. 로켓배송을 통해 미래 물류의 혁신을 이끌어 온 종합물류서비스 기업으로서 CLS는 로켓배송의 노하우, 인프라, 네트워크 등을 연계하여 물류 혁신을 통한 더 나은 고객감동을 만들어 나갈 것입니다. 팀 소개 - 고객 감동 실현을 위해 First & Middlemile 최적의 물류 프로세스를 디자인. - 쿠팡 물류 전반의 디자인 검토 및 데이터 기반 프로세스 개선 진행. - 유관 부서와의 지속적인 현황 논의와 대응을 통해 업무 효율 향상. - 프로젝트 및 테스트 계획 수립, 실행, 분석 및 개선을 통해 더 나은 결과 도출. 업무 내용 - 미들마일 네트워크 및 관련 부서에서 데이터를 통한 커뮤니케이션으로 의사결정들을 지원 - 물류, 공급망, 간선 시스템을 개선하기 위한 수학적 모델 및 최적화 알고리즘 개발 및 구현 - 대규모 운영 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 데이터 기반 솔루션 제안 - 다양한 시나리오에 대한 전략 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 모델 설계 및 검증 - 비즈니스 문제를 분석 문제로 전환하고 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 다양한 부서와 협업 - 최적화 및 예측 분석을 통합한 의사결정 지원 도구 및 시스템 구축 - 선형 계획법, 정수 계획법, 동적 계획법, 네트워크 흐름 알고리즘 등 고급 운영 연구 기법 적용 - 복잡한 분석 개념과 결과를 이해하기 쉬운 방식으로 이해관계자에게 전달 - 실제 성능 및 피드백을 기반으로 모델을 지속적으로

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