Aktualnie dla Naszego Klienta z branży elektroenergetycznej prowadzimy proces rekrutacyjny na stanowisko: Starszy/a Specjalist/tka ds. Badań i Rozwoju w obszarze Optymalizacji. Jest to praca hybrydowa z Warszawy lub Katowic.

Obowiązki:

• Aktywny udział w warsztatach z klientem dotyczących określania i dyskusji wymagań biznesowych stawianych dla projektowanych modeli optymalizacyjnych, w tym ich krytyczna analiza;
• Projektowanie równań matematycznych modeli optymalizacyjnych na podstawie wymagań biznesowych i ich implementacja z wykorzystaniem MathProg lub gurobipy;
• Budowanie produkcyjnych frameworków obliczeniowych dla zagadnień optymalizacyjnych w języku Python, z wykorzystaniem CBC/Gurobi;
• Testowanie modeli optymalizacyjnych;
• Aktywny udział w procesie wdrażania wypracowanych rozwiązań prototypowych do środowisk produkcyjnych;
• Analizowanie dużych, różnorodnych zbiorów danych na potrzeby prowadzonych prac analitycznych i badawczych;
• Przygotowywanie raportów, prezentacji i dokumentacji projektowej z uzyskanych wyników prac wraz z wnioskami i rekomendacjami;
• Praca w zespołach zarządzanych w metodyce AgilePM;
• Świadczenie usług serwisowych dla wytwarzanych produktów.

Oczekujemy:

• Wykształcenie wyższego kierunkowe (mile widziana: matematyka, ekonometria, statystyka, energetyka)
• Min. 3-letnie doświadczenie w budowaniu modeli optymalizacyjnych produkcyjnych lub na potrzeby badań naukowych;
• Dobra znajomość zagadnień Programowania Liniowego (LP);
• Praktyczna znajomość przynajmniej jednego z silników optymalizacyjnych: Gurobi, CPLEX, GLPK, CBC, FICO Xpress, itp.;
• Praktyczna i biegła znajomość języka Python;
• Doświadczenie w zarządzaniu repozytoriami kodów Git/GitLab;
• Umiejętność analitycznego myślenia oraz formułowania ocen i wniosków;
• Komunikatywność i umiejętność pracy w zespole;
• Kreatywność i aktywność w podejmowaniu inicjatywy;
• Znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2;
• Chęć do podnoszenia kwalifikacji zawodowych oraz otwartość na rozwój kompetencji twardych oraz miękkich;
• Pasja w rozwiązywaniu problemów z obszaru OR;
• Doświadczenie w analizie i rozwiązywaniu zagadnień wydajnościowych związanych z optymalizacją matematyczną;
• Elastyczna postawa w stosunku do różnorodności działań podejmowanych w projektach dotyczący budowy matematycznych algorytmów optymalizacyjnych;
• Naturalna postawa ukierunkowana na pracę zespołową i dzielenie się wiedzą;
• Determinacja na osiągnięcie wspólnie określonego celu, a nie beznamiętne odhaczenie zrealizowanych zadań;
• Aktywna postawa i zaangażowanie w codzienną pracę;
• Otwartość na świadczenie serwisu dla wytwarzanych Algorytmów;
• Świadomość i akceptacja faktu, że czas spędzony na spotkaniach nie jest czasem straconym.

Mile widziane:

• Znajomość zagadnień związanych z rynkiem elektroenergetycznym;
• Doświadczenie w budowaniu aplikacji zgodnie z dobrymi praktykami inżynierii oprogramowania;
• Praktyczna znajomość przynajmniej jednego wysokopoziomowego języka do budowania modeli optymalizacyjnych: MathProg, AMPL, MOSEL, itp.;
• Doświadczenie w pracy z Apache Superset;
• Znajomość języka SQL;
• Znajomość praktyk CI/CD.

Oferujemy:

• Stabilną pracę w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku w trybie zdalnym/hybrydowym (2-4 dni w miesiącu w biurze);
• Zatrudnienie na podstawie UOP (15.000 – 21.000 zł brutto)
• 50% kosztów uzyskania przychodu w zakresie realizowanych prac twórczych;
• Wysokie benefity i dodatki rozliczane w systemie rocznym;
• Bogaty pakiet benefitów: opieka medyczna, karta sportowa, ubezpieczenie na życie;
• Indywidualny program szkoleniowy z wysokim budżetem;
• Wewnętrzny program mentoringowy wspierający zarówno nowych jak i obecnych pracowników;
• Program onboardingowy pozwalający na szybką i przyjazną adaptacje do pracy;
• Klarowną ścieżkę rozwoju zawodowego oraz możliwości rozwoju na wielu płaszczyznach (np. dofinansowania do studiów podyplomowych, szkolenia managerskie, konferencje, fora);
• Udział w innowacyjnych projektach, mających strategiczny wpływ na sektor energetyczny w Polsce i w Europie;
• Pracę w przyjaznej atmosferze i wsparcie zespołu nastawionego na dzielenie się wiedzą oraz doświadczeniami.