AI Scientist

Notre Software d'Exécution d'Entrepôt exploite des techniques d'optimisation de pointe pour révolutionner l'intralogistique et l'automatisation des entrepôts. En synchronisant les processus logistiques discrets et de bas niveau, nous créons un moteur de décision en temps réel qui maximise l'efficacité de la main-d'œuvre et de l'équipement. Notre logiciel confère aux clients l'agilité opérationnelle cruciale pour gérer les exigences d'un environnement omni-canal.

Nous recherchons une personne très motivée pour développer des algorithmes de pointe en utilisant des connaissances avancées en apprentissage automatique, vision par ordinateur et recherche opérationnelle. Le candidat idéal comprendra non seulement les approches théoriques, mais aura également une approche pratique en ce qui concerne les compromis entre la complexité des solutions, leur optimalité et l'utilisation de techniques émergentes par rapport aux techniques éprouvées. La créativité, la pensée innovante et la passion pour l'expérimentation sont essentielles pour ce rôle. De plus, suivre les tendances récentes en IA/ML est vital pour garantir que nos approches restent robustes et compétitives.

• Aborder et résoudre une variété de problèmes d'intralogistique et de planification en utilisant des techniques analytiques et d'IA avancées.
• Superviser les solutions depuis l'initiation jusqu'à la preuve de concept, le MVP et le déploiement final du produit, en veillant à ce qu'elles répondent aux exigences commerciales.
• Travailler avec des données réelles et synthétiques pour entraîner des modèles et développer des solutions basées sur les données.
• Concevoir et construire des outils de simulation pour les processus d'intralogistique afin de former et tester des modèles.
• Développer des modèles de prévision statistique et d'apprentissage automatique.
• Apprendre en continu et appliquer de nouveaux outils, technologies et meilleures pratiques de l'industrie.

• Master ou doctorat en informatique, intelligence artificielle, recherche opérationnelle, mathématiques appliquées, ingénierie de contrôle, ingénierie industrielle ou domaines connexes.
• Maîtrise d'au moins un langage de programmation généraliste (Python ou Java préféré). La connaissance des langages statistiques ou de bases de données (R, MATLAB, SQL) est un plus.
• Compréhension des techniques d'apprentissage par renforcement et de programmation dynamique approximative.
• Connaissances des théories du contrôle et des modèles et techniques d'apprentissage automatique.
• Expérience avec des architectures et des frameworks d'apprentissage profond tels que Pandas, PyTorch, TensorFlow/Keras, et plus encore.
• 2+ ans d'expérience, y compris une expérience académique, dans l'un des domaines ci-dessus.

• Expérience avec des Frameworks RL tels qu'OpenAI Gym, Dopamine, RLLib, etc.
• Familiarité avec les outils de simulation et de modélisation comme AnyLogic, Arena, Panda3D, etc.
• Aisance avec les environnements de développement logiciel tels que PyCharm, IntelliJ, Visual Studio, Jupyter Notebook, etc.
• Expérience avec des plateformes de Cloud Computing comme GCP, Azure, AWS, Docker, Kubernetes et l'edge computing.
• Compétences en ingénierie logicielle, y compris Git, Anaconda, OOP, conception axée sur les tests, motifs de conception courants, gestion des dépendances et outils de build.

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