En NTT DATA estamos buscando un Mid Optimization Scientist cualificado para unirse a nuestro dinámico equipo y contribuir al futuro impulsado por IA para trabajar para un importante cliente dedicado a la aviación.
¿No sabe con seguridad qué habilidades necesitará para esta oportunidad? Simplemente lea la descripción completa a continuación para obtener una idea clara de los requisitos del candidato.
Como Mid Optimization Scientist, trabajarás en proyectos desafiantes que requieren la aplicación de técnicas avanzadas de optimización para encontrar soluciones a problemas de ingeniería complejos. Colaborarás con equipos multifuncionales para entender las necesidades del negocio, traducirlas en modelos matemáticos y desarrollar algoritmos de optimización robustos. Esta es una oportunidad emocionante para contribuir a proyectos de vanguardia en la industria de la aviación y los viajes.
Resolver problemas matemáticos complejos diseñando e implementando soluciones de optimización personalizadas.
-Traducir reglas comerciales complejas en restricciones matemáticas para problemas de optimización.
Análisis y Preprocesamiento de Datos:
Recopilar, limpiar y preprocesar datos de múltiples fuentes para prepararlos para la optimización y el análisis.
Identificar patrones e información dentro de los datos para mejorar el rendimiento de los modelos de optimización.
-Realizar análisis de sensibilidad para comprender el impacto de varias restricciones y parámetros.
-Trabajar estrechamente con los equipos de entrega de productos para producir modelos de optimización.
Comunicar resultados e implicaciones de los modelos de optimización a líderes y partes interesadas senior.
Título de licenciatura o maestría en investigación de operaciones, matemáticas aplicadas, informática o un campo relacionado.
Mínimo de 3-4 años de experiencia en optimización o un rol relacionado.
Fuerte experiencia con técnicas de optimización metaheurística (por ejemplo, Algoritmos Genéticos, PSO, SA).
Capacidad comprobada para traducir problemas matemáticos complejos en algoritmos de optimización aplicables.
Dominio de Python y bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Scipy), así como bibliotecas centradas en la optimización como PuLP, Pyomo y marcos metaheurísticos como Mealpy, DEAP y Optuna.
Fuerte comprensión del modelado de reglas comerciales y programación de restricciones.
Dominio de lenguajes de programación como Python o R.
Fluidez en inglés.
Experiencia con herramientas y bibliotecas de visualización de datos.
Experiencia en solucionadores de optimización como Gurobi o Hexaly.
Conocimiento de manipulación de datos, procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y limpieza de datos.
Experiencia con infraestructura en la nube (preferiblemente AWS) para implementar modelos de optimización.
Exposición a herramientas y bibliotecas para modelado matemático avanzado (por ejemplo, Pyomo, OR-Tools).
¿Buscamos integrar este perfil en el equipo de Zaragoza, donde contamos con dos oficinas (El Trovador y Aragonia). No obstante, colaboramos con equipos distribuidos en diferentes localizaciones por lo que tenemos un modelo de trabajo muy flexible. Para esta posibilidad buscamos a futuros compis abiertos a hacer viajes semanales a Barcelona.
¿Contrato indefinido desde el primer momento.
Participar en proyectos destacados. xugodme
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