Data & AI Consulting Manager / Senior Manager in Consumer & Retail in Katowice

Jako konsultant ds. danych i AI w naszej praktyce Consumer & Retail, będziesz pracować z klientami od początkowego etapu odkrywania po wdrożenie. Pomożesz kształtować propozycje, budować przypadki biznesowe, prowadzić strumienie pracy i działać jako łącznik między seniorami interesariuszami klientów a zespołami inżynieryjnymi i naukowymi EPAM. Twoim celem będą zaawansowane analizy i przypadki użycia AI, w tym prognozowanie, modelowanie cen i elastyczności, atrybucja oraz symulacje scenariuszy. Chociaż nie będziesz samodzielnie rozwijać modeli, będziesz odpowiedzialny za zapewnienie, że odpowiednie rozwiązania są zaprojektowane, zgodne z celami biznesowymi i zdolne do dostarczania wymiernej wartości.

Rozumiesz branżę Consumer & Retail: jej dynamikę handlową, presje marżowe, wyzwania operacyjne i złożone procesy podejmowania decyzji. Widziałeś, jak inicjatywy związane z danymi i AI nie przynoszą rezultatów, czy to przez strategie, które nigdy nie dotarły do wdrożenia, modele, które nigdy nie zostały przyjęte, czy pulpity, które odpowiadały na niewłaściwe pytania. Chcesz zniwelować lukę między potrzebami biznesowymi a praktycznymi rozwiązaniami, ściśle współpracując z zespołami technicznymi, aby pomysły stały się wynikami.

Obowiązki:

• Tworzenie propozycji: wkład w sprzedaż od samego początku — definiowanie problemu, określenie podejścia i budowanie narracji wartości EPAM dla klientów z sektora Consumer & Retail.
• Prowadzenie odkrywania u klienta: organizowanie warsztatów z liderami w obszarze handlu, kategorii i łańcucha dostaw, formułowanie rzeczywistego problemu — nie tylko tego, który został zgłoszony — oraz definiowanie, jak powinien wyglądać dobry wynik.
• Budowanie przypadku biznesowego: identyfikacja, priorytetyzacja i określenie wielkości przypadków użycia danych i AI; tłumaczenie ich na przypadki biznesowe z KPI, uzasadnieniem inwestycji i planami dostawy, które uzyskują akceptację.
• Własność strumienia pracy od początku do końca: wymagania, backlog, gotowość danych, zarządzanie i śledzenie wartości aż do przyjęcia.
• Briefing dla budowniczych: bliska współpraca z inżynierami danych, naukowcami danych i architektami rozwiązań w celu zaprojektowania skalowalnych rozwiązań — definiujesz co i dlaczego, oni budują jak.
• Opowiadanie historii: tworzenie jasnych materiałów na poziomie wykonawczym i prezentowanie rekomendacji kierownictwu przez cały czas trwania współpracy.
• Ceny i promocje: modelowanie elastyczności, efektywność promocji, optymalizacja wydatków handlowych, zarządzanie przychodami netto.
• Merchandising i kategoria: optymalizacja asortymentu, wydajność produktów, markdown i clearance.
• Klient i wzrost: segmentacja, CLV, churn/retencja, personalizacja, next-best-action.
• Popyt i łańcuch dostaw: prognozowanie popytu i sensing, uzupełnianie, dostępność i analityka realizacji.
• Przypadki użycia z wykorzystaniem GenAI: komercyjne copiloty dla menedżerów kategorii i menedżerów kont, agenci wiedzy i wglądu, automatyzacja analizy i raportowania.

Wymagania:

• Głęboka wiedza na temat branży Consumer & Retail — czy to zdobyta w branży, czy poprzez długotrwałą pracę doradczą z detalistami, CPG/FMCG, eCommerce lub klientami hurtowymi — z konkretnymi przykładami wymiernego wpływu na biznes.
• Doświadczenie w konsultingu: strukturalne rozwiązywanie problemów, zarządzanie interesariuszami, prowadzenie warsztatów i komunikacja na poziomie wykonawczym.
• Znajomość danych i AI: umiejętność definiowania wymagań dotyczących danych i KPI, prowadzenia merytorycznej rozmowy z naukowcem danych lub architektem oraz tłumaczenia między odbiorcami biznesowymi a technicznymi.
• Doświadczenie w dostarczaniu w metodyce agile: od formułowania problemu i przypadku biznesowego po dostarczenie i przyjęcie do procesu planowania lub komercyjnego, z wyraźnym widokiem na to, co działało, a co nie.
• Znajomość krajobrazu danych CPG: dane syndykowane i panelowe (NIQ/Nielsen, Circana, Kantar), dane POS detalistów i portale, dane sprzedaży dystrybutorów oraz praktyczne doświadczenie w pracy z nimi.
• Komfort w sytuacjach niepewnych, przejmowanie odpowiedzialności i dążenie do wyników bez czekania na wskazówki.

Miłe do posiadania:

• Znajomość głównych platform chmurowych danych (Databricks, Snowflake) i hyperscalerów (Azure, GCP lub AWS) oraz sposobu, w jaki rozwiązania danych i AI są projektowane i wdrażane na nich.
• Doświadczenie z zaawansowaną analityką lub wzorcami GenAI (prognozowanie, silniki rekomendacji, optymalizacja, LLM, RAG) w kontekście Consumer & Retail.
• Bezpośrednia ekspozycja na rodziny modeli związanych z tą pracą — prognozowanie hierarchiczne i szeregów czasowych, modele ekonometryczne i elastyczności, optymalizacja, wnioskowanie przyczynowe i testowanie incrementality.
• Znajomość platform przedsiębiorstw powszechnych w środowiskach Consumer & Retail, takich jak SAP, Salesforce lub główne systemy ERP i CRM.
• Umiejętności zarządzania zmianą i przyjęciem: zapewnienie, że rozwiązania są wdrażane i faktycznie używane, a nie tylko dostarczane.
• Doświadczenie w zakresie zarządzania danymi, ram jakości danych lub projektowania docelowego modelu operacyjnego jest dodatkowym atutem.
• Doświadczenie w wielu rynkach — praca w regionalnym lub globalnym modelu operacyjnym CPG, z różnicami w danych i procesach, które się z tym wiążą.