Senior Python Engineer (Optimization & Scheduling)

O projekcie O projekcie

W Cognitiva tworzymy rozwiązania wykorzystujące AI, zaawansowane algorytmy i technologie chmurowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

Obecnie poszukujemy doświadczonego Senior Python Engineera, który dołączy do projektu budowy systemu inteligentnej optymalizacji procesów produkcyjnych dla klienta z sektora przemysłowego.

Celem projektu jest opracowanie rozwiązania, które będzie dynamicznie rekomendować optymalny przydział pracowników do zadań produkcyjnych, uwzględniając ich kompetencje, dostępność, wydajność, priorytety zleceń oraz ograniczenia operacyjne.

System ma wspierać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym lub na podstawie aktualizowanego stanu produkcji, pomagając zwiększać efektywność wykorzystania zasobów i terminowość realizacji zamówień.

Szukamy osoby, która weźmie odpowiedzialność techniczną za rozwój rozwiązania - od zaprojektowania algorytmu i budowy pilota, aż po wdrożenie systemu produkcyjnego.

Co oferujemy?

• Udział w ambitnym projekcie R&D z rzeczywistym zastosowaniem w przemyśle.
• Możliwość zaprojektowania rozwiązania od podstaw i realny wpływ na decyzje architektoniczne.
• Pracę nad zaawansowanymi problemami algorytmicznymi, a nie wyłącznie rozwojem standardowych aplikacji biznesowych.
• Możliwość przeprowadzenia projektu przez pełny cykl: prototyp, walidację, pilota i wdrożenie produkcyjne.
• Bezpośrednią współpracę z zespołem technologicznym oraz klientem.
• Dużą samodzielność techniczną i możliwość rozwijania kompetencji w obszarze optymalizacji, AI i systemów decyzyjnych.

Kogo szczególnie zachęcamy do aplikowania?

Jeżeli jesteś doświadczonym Python Engineerem, Algorithm Engineerem lub Software Engineerem i masz praktyczne doświadczenie w optymalizacji złożonych problemów decyzyjnych - chętnie porozmawiamy.

Nie wymagamy doświadczenia w branży produkcyjnej ani znajomości konkretnego solvera. Ważniejsze jest dla nas, abyś potrafił samodzielnie zaprojektować algorytm, uzasadnić wybór metody i przełożyć ją na niezawodny system działający w rzeczywistych warunkach.

Zakres obowiązków

• Projektowanie i implementacja algorytmów optymalizacji przydziału zadań i zasobów.
• Modelowanie problemów decyzyjnych uwzględniających ograniczenia, zależności i cele biznesowe.
• Opracowanie mechanizmów dynamicznego harmonogramowania i rekomendacji.
• Analiza danych historycznych oraz budowanie modeli szacowania czasu realizacji operacji.
• Tworzenie i porównywanie heurystyk oraz algorytmów optymalizacyjnych.
• Rozwój backendu i API w Pythonie.
• Przygotowanie testów, symulacji i walidacji jakości rekomendacji.
• Współpraca przy integracji rozwiązania z istniejącymi systemami klienta.
• Optymalizacja wydajności i przygotowanie rozwiązania do pracy w środowisku produkcyjnym.
• Współpraca z zespołem technicznym Cognitiva oraz ekspertami biznesowymi klienta.

Wymagania Nasze wymagania (must-have)

• Minimum 5 lat doświadczenia w tworzeniu oprogramowania, w tym bardzo dobra znajomość Pythona.
• Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementacji algorytmów optymalizacyjnych, harmonogramowania lub alokacji zasobów.
• Znajomość przynajmniej jednego podejścia: Constraint Programming, Mixed-Integer Programming (MILP/MIP), optymalizacja kombinatoryczna lub zaawansowane algorytmy heurystyczne.
• Umiejętność przekładania rzeczywistych problemów biznesowych na modele matematyczne i algorytmiczne.
• Doświadczenie z bibliotekami do analizy i przetwarzania danych, np. Pandas, NumPy.
• Znajomość SQL oraz projektowania i implementacji API.
• Doświadczenie w tworzeniu, testowaniu i utrzymywaniu aplikacji backendowych.
• Samodzielność w podejmowaniu decyzji technicznych, analizowaniu problemów i proponowaniu rozwiązań.
• Umiejętność komunikacji z zespołem technicznym i interesariuszami biznesowymi.

Mile widziane (nice-to-have)

• Doświadczenie z Google OR-Tools (CP-SAT), Gurobi, CPLEX, Pyomo lub podobnymi narzędziami.
• Znajomość Operations Research i metod optymalizacji matematycznej.
• Doświadczenie w projektach Production Scheduling, Workforce Scheduling, Resource Allocation lub Vehicle Routing.
• Znajomość systemów ERP, MES lub APS.
• Doświadczenie w tworzeniu modeli predykcyjnych i wykorzystaniu Machine Learning w optymalizacji procesów.
• Praktyczna znajomość FastAPI, Docker, CI/CD i rozwiązań chmurowych.
• Doświadczenie we wdrażaniu algorytmów optymalizacyjnych w środowiskach produkcyjnych.