AI Scientist

Nuestro Software de Ejecución de Almacén aprovecha técnicas de optimización de vanguardia para revolucionar la intralogística y la automatización de almacenes. Sincronizando procesos logísticos discretos y de bajo nivel, creamos un motor de decisión en tiempo real que maximiza la eficiencia de la mano de obra y el equipo. Nuestro software dota a los clientes de la agilidad operativa crucial para gestionar las demandas de un entorno omnicanal.

Estamos buscando una persona altamente motivada para desarrollar algoritmos de última generación utilizando conocimientos avanzados en Aprendizaje Automático, Visión por Computador e Investigación Operativa. El candidato ideal no solo comprenderá enfoques teóricos, sino que también tendrá una mentalidad práctica en cuanto a los compromisos entre la complejidad de las soluciones, la optimalidad y el uso de técnicas emergentes frente a probadas. La creatividad, el pensamiento innovador y la pasión por la experimentación son esenciales para este puesto. Además, es fundamental mantenerse al día con las tendencias recientes en IA/ML para asegurar que nuestros enfoques sigan siendo robustos y competitivos.

• Abordar y resolver una variedad de problemas de intralogística y planificación utilizando técnicas avanzadas de análisis e inteligencia artificial.
• Supervisar soluciones desde la concepción hasta la prueba de concepto, MVP y despliegue del producto final, asegurando que cumplan con los requisitos del negocio.
• Trabajar con datos reales y sintéticos para entrenar modelos y desarrollar soluciones basadas en datos.
• Diseñar y construir herramientas de simulación para procesos de intralogística con el fin de entrenar y probar modelos.
• Desarrollar modelos de pronóstico estadístico y aprendizaje automático.
• Aprender y aplicar continuamente nuevas herramientas, tecnologías y mejores prácticas de la industria.

• Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Investigación Operativa, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería de Control, Ingeniería Industrial o campos relacionados.
• Competencia en al menos un lenguaje de programación de propósito general (se prefiere Python o Java). El conocimiento de lenguajes estadísticos o de bases de datos (R, MATLAB, SQL) es un plus.
• Comprensión de técnicas de Aprendizaje por Refuerzo y Programación Dinámica Aproximada.
• Conocimiento de Teoría de Control y modelos y técnicas de Aprendizaje Automático.
• Experiencia con arquitecturas y marcos de aprendizaje profundo como Pandas, PyTorch, TensorFlow/Keras, y más.
• Más de 2 años de experiencia, incluida experiencia académica, en cualquiera de los ámbitos mencionados.

• Experiencia con Frameworks de RL como OpenAI Gym, Dopamine, RLLib, etc.
• Familiaridad con herramientas de simulación y modelado como AnyLogic, Arena, Panda3D, etc.
• Comodidad con IDEs de software como PyCharm, IntelliJ, Visual Studio, Jupyter Notebook, etc.
• Experiencia con plataformas de Computación en la Nube como GCP, Azure, AWS, Docker, Kubernetes y computación en el borde.
• Competencia en habilidades de ingeniería de software, incluidos Git, Anaconda, POO, diseño impulsado por pruebas, patrones de diseño comunes, gestión de dependencias y herramientas de construcción.

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