DHL Group: Únete a nuestro equipo de científicos de datos

Introducción científicos de datos

Empleamos a más de medio millón de personas en todo el mundo en servicios postales, entrega exprés internacional, transporte y logística de contratos. No cabe duda de que nuestras actividades generan muchísimos datos. Creemos que nuestros datos son la clave para desarrollar el potencial sin explotar de nuestra empresa. Por eso, estamos buscando ambiciosos científicos e ingenieros de datos que nos ayuden a recorrer el camino hacia la transformación digital.

Nuestros campos son el aprendizaje automático, la optimización matemática y la ingeniería de datos. Si quieres conocernos más, puedes consultar la información que aparece a continuación o llamarnos. Será un placer responder a cualquier pregunta que tengas.

Técnico de IT trabajando con un brazo robótico

Qué hacemos

ANALÍTICA PREDICTIVA

Nos encanta utilizar el aprendizaje automático para predecir el futuro de nuestra empresa. Por ejemplo, ¿cuál será la demanda de nuestro almacén el mes que viene? ¿A qué hora se entregarán los envíos? ¿Es probable que un cliente en concreto se vaya a la competencia? Las cuestiones que surgen en nuestra empresa suponen un gran desafío y los requisitos cambian constantemente. La gran variedad de cuestiones que debemos resolver en la empresa también es una de las principales razones por las que nuestros científicos de datos deben sentirse cómodos con la predicción, clasificación y análisis estadístico de series temporales.

ANALÍTICA PRESCRIPTIVA

La analítica prescriptiva es la sucesora natural de la analítica predictiva. Como su propio nombre indicia, la analítica predictiva consiste en hacer predicciones sobre el futuro. Una vez que hemos extraído datos de nuestros modelos predictivos, normalmente pasamos al análisis prescriptivo para ayudar a nuestros socios empresariales a que saquen el máximo partido de la información.

OPTIMIZACIÓN DE LAS RUTAS

Aparte de ser la empresa logística más grande del mundo, también podemos presumir de tener una de las redes de transporte más extensa del mundo. El problema es que el tamaño conlleva una gran complejidad. Por eso, nuestros científicos de datos desempeñan un papel fundamental a la hora de garantizar que nuestros envíos se transporten de forma puntual y eficiente. Para ofrecer servicios de logística se necesita mucha más información que simplemente conocer el punto A de recogida y el punto B de entrega. Por ejemplo, ¿cuál es la ruta más eficiente? ¿Debemos optimizar el tiempo o el coste? ¿Qué medio de transporte debemos usar? ¿Desde dónde deberíamos volar? ¿Cómo debemos consolidar los envíos? Estas son solo unas pocas de las preguntas que se espera que respondamos.

Cómo trabajamos

Diversidad

Como somos un grupo comprometido con la diversidad, nuestros equipos dedicados a la ciencia de datos están formados por científicos e ingenieros de datos de todos los orígenes y con distintas competencias. Nuestra comunidad de ciencia de datos está formada por profesionales de distintos campos de la física, la estadística, las ciencias naturales, la informática y la ingeniería. Cada persona aporta sus conocimientos a la empresa para que logremos encontrar las mejores soluciones.

Comunidad de ciencia de datos

DHL Group emplea a muchos científicos de datos en diferentes divisiones y centros de todo el mundo. Nuestra prioridad es la colaboración entre divisiones y centros. Por eso, organizamos encuentros entre los miembros de la comunidad, como las reuniones regionales "Lunch and Learn", pensadas para que los científicos compartan sus experiencias con diferentes proyectos. También celebramos anualmente el Data Science Day, en el que nuestros científicos de datos se reúnen en Bonn para compartir un día repleto de presentaciones internas y externas y de intercambio de información. También organizamos iniciativas más académicas, como las reuniones de nuestro Data Science Journal Club, en la que algunos científicos de datos se reúnen para llevar a cabo pioneras investigaciones.

Colaboraciones externas

Aparte de nuestra comunidad interna, también tenemos relación con otras comunidades externas de ciencia de datos. Ocasionalmente solemos intercambiar métodos y casos de uso con departamentos de ciencia de datos de otras empresas. También compartimos nuestros conocimientos en eventos públicos, como encuentros regionales.

¿Tienes una idea innovadora para tu tesis en ciencia de datos que esté relacionada con el análisis de datos y el sector logístico? En ese caso, nos encantaría que nos la contases. A veces tenemos a estudiantes trabajando en su tesis en nuestros centros.

Aprendizaje continuo

En este exigente y competitivo mundo, nuestros científicos de datos tienen el control absoluto sobre su propio desarrollo, con el apoyo y el asesoramiento de otros compañeros de su mismo campo. Ofrecemos un bootcamp en ciencia de datos a los empleados nuevos para que se puedan poner rápidamente al día en la disciplina desde un punto de vista técnico y empresarial. Nuestros equipos participan en talleres y seminarios en todo el mundo para poder mantenerse al día sobre las últimas novedades tanto sobre bibliografía como en tecnología. Además, también organizamos formaciones internas y participamos en otras externas sobre aquellos puntos en los que creemos que debemos mejorar. Es vital para nosotros que nuestros científicos de datos sigan aprendiendo, tanto por su propio beneficio como por el de la empresa.

Corporate data lake

Los datos son un activo y, en DHL Group, los consideramos tan importantes como nuestros hubs, aviones o camiones. Para nosotros es fundamental que todos los científicos de datos del Grupo tengan acceso a datos de una fuente fiable y fácil de consultar. En estos momentos estamos desarrollando nuestra infraestructura corporativa de big data, conocida coloquialmente como "Data Lake". Por lo tanto, si eres un ingeniero de datos que está buscando una excelente oportunidad, aquí la tienes. Queremos que nuestros científicos de datos puedan implementar sus propias soluciones de aprendizaje automático y big data con un simple clic, sin tener que preocuparse por la escalabilidad.

slide 1 of 2 Diversity As a group committed to diversity, data scientists and engineers from all backgrounds and different skill sets bring their expertise to our data science teams. Our data science community consist of physicists, statisticians, natural scientists, computer scientists and engineers from various fields. Each individual brings his or her own expertise to company, to come up with the best solutions. Data science community DHL Group employs many data scientists among divisions and global locations and we prioritize collaboration across all our divisions and location. We arrange community gatherings such as our regional Lunch and Learn meetings, where our scientists share project experiences, and our annual Data Science Day, where our data scientists get together in Bonn for a full day of internal and external presentations and information exchange. For more academic endeavors, some data scientists have frequent meetings in our Data Science Journal Club, where the topic is cutting-edge data science research. External collaborations In addition to our internal community, we also have ties with external data science communities. We do occasional exchanges with the data science departments of other companies on methods and use cases. We also share our knowledge in public events like regional Meetups. Do you have an innovative idea for your data science thesis that relates to data analytics and the logistics industry? Then we look forward to hearing about it. We do occasionally have students working on their theses on-premise.Lorem Ipsum has been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book.

Ejemplos de proyectos

Hacer predicciones con aprendizaje automático

Como servicio postal nacional de Alemania, el año pasado más de 118 000 repartidores entregaron una cifra superior a 5,9 millones de paquetes y 49 millones de cartas al día. Predecir estos volúmenes correctamente es difícil, pero también es vital para que nuestra empresa funcione de forma eficiente.
Hasta hace unos años, las predicciones sobre el volumen de paquetes y cartas se basaban principalmente en la experiencia de nuestros expertos. Actualmente usamos el aprendizaje automático para mejorarlas y hacer predicciones a diferentes niveles y horizontes temporales.

Personas clave

SEVERIN
Científico de datos
Doctor en Ingeniería

"Me gusta trabajar en el Centro de Excelencia de Análisis de Datos por la variedad de temas interesantes que tratamos, la posibilidad de especializarme en áreas que me interesan y la oportunidad de aportar beneficios a los clientes y a la empresa".

MINH
Científica de datos

"Hacer predicciones supone importantes desafíos para los científicos de datos. Yo me considero una persona afortunada por poder abordar estos problemas junto con otros colegas afines que se esfuerzan constantemente por ofrecer una mejor solución a nuestros socios comerciales. Al mismo tiempo, también continuamos desarrollándonos y manteniéndonos al día sobre el fascinante y rápido mundo del aprendizaje automático, que está en continua evolución

PRAKRITI
Científica de datos

"Para mí, trabajar en DHL Group ha supuesto una excelente oportunidad para desarrollar soluciones de ciencia de datos con la última tecnología y que tengan un impacto directo y mejoren potencialmente los procesos empresariales. Lo que sin duda hace que sea un fantástico lugar en el que trabajar es la diversidad, el espíritu positivo y la cultura abierta de todo el equipo, lo que impulsa el desarrollo de todos".

slide 3 of 3 GABRIELA Data Scientist MSc Data Mining and Knowledge Management “Working at DHL Group has provided me with an excellent opportunity to develop data science solutions using latest technologies which directly impact and potentially improve the business processes. Without doubt, what makes it an amazing place to work is the team diversity, positive spirit and open culture among colleagues which encourages development for all.”

ANALÍTICA PRESCRIPTIVA PARA OPTIMIZAR LOS TURNOS DEL PERSONAL

En el ejemplo anterior sobre analítica predictiva, explicamos cómo ayudamos primero a la empresa a hacer predicciones sobre los volúmenes usando el aprendizaje automático. Con esta información y mano a mano con la empresa, aplicamos la analítica prescriptiva para crear un algoritmo de programación de los turnos del personal que permitió optimizar las jornadas de nuestros colegas de los centros de distribución. Por lo tanto, la predicción de los volúmenes contribuyó a conseguir varios objetivos de la empresa.

Personas clave

HENNING
Líder de un equipo de ciencia de datos

"Para entregar a diario millones de cartas, paquetes y envíos de todos los tamaños, se toman un montón de decisiones y se generan muchísimos datos cada día. Poder usar estos datos para tomar decisiones bien fundamentadas y más adecuadas es una excelente oportunidad tanto para la empresa como para mí mismo.

FELIX

Científico de datos
Doctor en física

"Lo que me gusta de trabajar como científico de datos en DHL Group es poder tocar una gran variedad de interesantes temas de diferentes áreas de negocio con un impacto inmediato y tangible y, al mismo tiempo, poder seguir formándome y desarrollándome. Además, es muy gratificante poder hacerlo con un equipo de gente curiosa y con una gran personalidad".

slide 1 of 2 STEFAN Data Science – Team Lead Diploma Business Mathematics with major in mathematical optimization "The projects and data science problems we face are both challenging and diverse; as a consequence, I learn something new every day while we generate a measurable impact for the business. The impact of our projects truly enables us to play an important role in the digital transformation of our company. All this happens while having fun at work with colleagues from different cultural and professional backgrounds."

OPTIMIZACIÓN DE LA RUTA DE REPARTO

Retomemos los ejemplos anteriores sobre analítica predictiva y prescriptiva. Habíamos hecho predicciones sobre el volumen esperado de cartas y paquetes y, después, habíamos optimizado los turnos del personal que trabaja en los centros. Ahora es el momento de abordar el reparto. Aunque habíamos aportado un valor considerable a la empresa con nuestras contribuciones anteriores, el reparto de cartas y paquetes es lo más importante para cualquier empresa de logística.

Por lo tanto, el siguiente paso lógico es optimizar la ruta del personal de reparto para garantizar que todo el proceso se hace de la forma más eficiente posible. El problema del viajante (Travelling Salesman Problem, TSP) es un clásico en el sector logístico y, por lo tanto, siempre estamos buscando a personal con talento que se dedique a la investigación de operaciones para que nos ayude a optimizar nuestras rutas.

Personas clave

ANDRÈ

Científico de datos en el campo de la investigación de operaciones
Doctor en optimización matemática

"Nos enfrentamos a problemas de diferente dificultad para los que no existe una solución estándar. Para poder hacer frente a estos problemas de forma efectiva, tenemos que combinar diferentes métodos con los que ya estemos familiarizados u otros nuevos sobre los que tengamos que investigar. Me encanta este trabajo tan estimulante, que exige mucha creatividad".

THOMAS

Científico de datos en el campo de la investigación de operaciones
Doctor en informática

"Trabajar en DHL Group me permite resolver problemas reales y observar inmediatamente el impacto de mis soluciones. Todos los días aprendo algo nuevo, pero lo que me resulta especialmente interesante es la combinación de ciencia de datos y optimización".

slide 2 of 2 THOMAS Data Scientist – Operations Research PhD Computer Science "Working at DHL Group allows me to solve real problems and to immediately observe the effect of my solutions. I learn something new every day and, what I find especially cool, is the combination of data science and optimization."

QUÉ HERRAMIENTAS USAMOS

En DHL Group analizamos cada proyecto por separado y decidimos cuál es el mejor conjunto de herramientas que nos ayudará a resolver los problemas a los que nos enfrentamos.