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Overview We’re seeking a Data Science Manager to lead a high-performing team delivering scalable analytics and machine learning solutions. In this role, you will drive the technical vision, execution, and adoption of data science initiatives that support our global Strategy and Transformation agenda. You will partner closely with business and technology leaders to identify high-impact opportunities and foster a strong data-driven culture. Responsibilities - Lead, mentor, and grow a team of data scientists, providing technical guidance and career development - Own the end-to-end delivery of large-scale analytics and machine learning initiatives - Define standards and best practices for model development, data pipelines, and ML production workflows - Oversee the design, deployment, monitoring, and optimization of machine learning systems in production - Partner with business stakeholders to translate strategic goals into data science roadmaps and measurable outcomes - Drive adoption of modern techniques, including Generative AI, where they deliver clear business value - Communicate technical concepts, progress, and impact effectively to business and technical audiences Qualifications - Master’s Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, or equivalent - 5+ years of experience in data science, with leadership or people-management responsibility - Proven experience delivering machine learning solutions using diverse data sources - Strong Python skills and ability to guide production-quality ML code - Solid understanding of software engineering, data engineering, and MLOps best practices - Experience with deep learning frameworks (TensorFlow or PyTorch) - Strong foundation in statistical and mathematical modeling - Experience with cloud-based and distributed computing platforms - Experience with Generative AI, including LLMs, prompt engineering, and RAG architectures About PepsiCo We believe that culture should be at the cornerstone of everything we do at PepsiCo. We are agile, innovative and not afraid of failure. We want our team to come to work every day excited to explore new ways to bring enjoyment, refreshment and fun to the world. PepsiCo Positive (pep+) is the future of our organization – a strategic end-to-end transformation, with sustainability at the center of how we will create growth and value by operating within planetary boundaries and inspiring positive change for the planet and people. So, if you’re ready to be a part of a playground for those who think big, we’d love to chat. We encourage the diversity of applicants across gender, age, ethnicity, nationality, sexual orientation, social background, religion or belief and disability. #LI-Hybrid - Master’s Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, or equivalent - 5+ years of experience in data science, with leadership or people-management responsibility - Proven experience delivering machine learning solutions using diverse data sources - Strong Python skills and ability to guide production-quality ML code - Solid understanding of software engineering, data engineering, and MLOps best practices - Experience with deep learning frameworks (TensorFlow or PyTorch) - Strong foundation in statistical and mathematical modeling - Experience with cloud-based and distributed computing platforms - Experience with Generative AI, including LLMs, prompt engineering, and RAG architectures About PepsiCo We believe that culture should be at the cornerstone of everything we do at PepsiCo. We are agile, innovative and not afraid of failure. We want our team to come to work every day excited to explore new ways to bring enjoyment, refreshment and fun to the world. PepsiCo Positive (pep+) is the future of our organization – a strategic end-to-end transformation, with sustainability at the center of how we will create growth and value by operating within planetary boundaries and inspiring positive change for the planet and people. So, if you’re ready to be a part of a playground for those who think big, we’d love to chat. We encourage the diversity of applicants across gender, age, ethnicity, nationality, sexual orientation, social background, religion or belief and disability. #LI-Hybrid - Lead, mentor, and grow a team of data scientists, providing technical guidance and career development - Own the end-to-end delivery of large-scale analytics and machine learning initiatives - Define standards and best practices for model development, data pipelines, and ML production workflows - Oversee the design, deployment, monitoring, and optimization of machine learning systems in production - Partner with business stakeholders to translate strategic goals into data science roadmaps and measurable outcomes - Drive adoption of modern techniques, including Generative AI, where they deliver clear business value - Communicate technical concepts, progress, and impact effectively to business and technical audiences

Overview We’re seeking a Senior Data Scientist to build and scale machine learning solutions that drive high-impact business outcomes. This role partners closely with business and technology teams to deliver advanced analytics, production ML systems, and data-driven insights supporting our global Strategy and Transformation agenda. Responsibilities - Lead and deliver large-scale data analytics and machine learning initiatives - Design, build, deploy, and maintain scalable ML models and data pipelines in production - Collaborate with cross-functional teams to analyze large datasets and develop custom models that uncover actionable insights - Establish best practices for clean, maintainable, and production-ready ML code - Provide technical thought leadership and support data-driven decision-making across the organization - Communicate results, trade-offs, and impact to both technical and business stakeholders Qualifications - Master’s Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, or equivalent - 3+ years of relevant professional experience in data science or machine learning - Proven experience designing and delivering ML solutions using diverse data sources - Strong Python programming skills and solid software/data engineering fundamentals - Experience with deep learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch - Strong foundation in statistical and mathematical modeling - Experience with cloud-based and distributed computing platforms - Working knowledge of Generative AI technologies, including LLMs, prompt engineering, and RAG architectures - Ability to clearly communicate complex technical concepts to diverse audiences What makes us different? - Hybrid work model: combination of remote and collaborative office experience to enable innovation - Entrepreneurial environment in leading international company - Professional growth possibilities & learning opportunities - Variety of benefits to support your physical, emotional and financial wellbeing - Volunteering opportunities to help external communities About PepsiCo We believe that culture should be at the cornerstone of everything we do at PepsiCo. We are agile, innovative and not afraid of failure. We want our team to come to work every day excited to explore new ways to bring enjoyment, refreshment and fun to the world. PepsiCo Positive (pep+) is the future of our organization – a strategic end-to-end transformation, with sustainability at the center of how we will create growth and value by operating within planetary boundaries and inspiring positive change for the planet and people. So, if you’re ready to be a part of a playground for those who think big, we’d love to chat. We encourage the diversity of applicants across gender, age, ethnicity, nationality, sexual orientation, social background, religion or belief and disability. #LI-Hybrid - Master’s Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, or equivalent - 3+ years of relevant professional experience in data science or machine learning - Proven experience designing and delivering ML solutions using diverse data sources - Strong Python programming skills and solid software/data engineering fundamentals - Experience with deep learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch - Strong foundation in statistical and mathematical modeling - Experience with cloud-based and distributed computing platforms - Working knowledge of Generative AI technologies, including LLMs, prompt engineering, and RAG architectures - Ability to clearly communicate complex technical concepts to diverse audiences What makes us different? - Hybrid work model: combination of remote and collaborative office experience to enable innovation - Entrepreneurial environment in leading international company - Professional growth possibilities & learning opportunities - Variety of benefits to support your physical, emotional and financial wellbeing - Volunteering opportunities to help external communities About PepsiCo We believe that culture should be at the cornerstone of everything we do at PepsiCo. We are agile, innovative and not afraid of failure. We want our team to come to work every day excited to explore new ways to bring enjoyment, refreshment and fun to the world. PepsiCo Positive (pep+) is the future of our organization – a strategic end-to-end transformation, with sustainability at the center of how we will create growth and value by operating within planetary boundaries and inspiring positive change for the planet and people. So, if you’re ready to be a part of a playground for those who think big, we’d love to chat. We encourage the diversity of applicants across gender, age, ethnicity, nationality, sexual orientation, social background, religion or belief and disability. #LI-Hybrid - Lead and deliver large-scale data analytics and machine learning initiatives - Design, build, deploy, and maintain scalable ML models and data pipelines in production - Collaborate with cross-functional teams to analyze large datasets and develop custom models that uncover actionable insights - Establish best practices for clean, maintainable, and production-ready ML code - Provide technical thought leadership and support data-driven decision-making across the organization - Communicate results, trade-offs, and impact to both technical and business stakeholders

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