Operations Research & Machine Learning Engineer

Úvazek Práce na plný úvazek

Praha hl.m.Product &Technology

05.12.2025

Popis účelu pozice a její role v rámci organizace:

Operations Research & Machine Learning Engineer je klíčovou rolí pro přeměnu našich provozních dat na měřitelnou business hodnotu. Tato pozice je zodpovědná za návrh, vývoj a implementaci pokročilých algoritmů a matematických modelů, které optimalizují klíčové procesy v našem skladovém a distribučním řetězci. Prostřednictvím kombinace klasických metod operačního výzkumu a moderních technik strojového učení a AI tato role vytváří robustní, daty řízená řešení pro komplexní business problémy. Úzce spolupracuje s týmem Product Managementu, Data Engineering a provozními týmy na dodání škálovatelných a vysoce efektivních systémů, které zlepšují nákladovou efektivitu, produktivitu a celkový výkon operací.

Popis pozice

Odpovědnosti:

Provádět aplikovaný výzkum a vývoj algoritmů pro optimalizaci klíčových provozních procesů napříč sklady a distribuční sítí.
Návrh, implementace a validace matematických optimalizačních modelů (např. celočíselné programování, simulace, lineární programování výhodou) pro řešení komplexních business problémů.
Aplikace pokročilých analytických metod (stochastické modelování, prediktivní analýza, machine learning) pro zlepšování rozhodování v reálném čase.
Volba a aplikace vhodných metod – od klasických OR modelů po moderní AI/ML přístupy – s cílem dosáhnout nejlepších business výsledků.
Využití AI/ML při predikci poptávky, odhadu zátěže nebo při tvorbě podpůrných analytických nástrojů.
Hlavní technická expertíza v oblasti kvantitativních metod a operačního výzkumu pro tým Operations and Automation.
Převod business požadavků od Product Managera na fungující matematické modely a algoritmická řešení.
Úzká spolupráce s datovými inženýry a vývojáři na integraci algoritmů do produkčních systémů a nástrojů (BI dashboardy, WMS, RPA).

Příklady konkrétních úloh:

Optimalizace planogramu (rozložení zboží ve skladu) s cílem minimalizovat náklady na příjem a expedici při maximalizaci průtoku skladem.
Optimalizace skladových tras (picking, put-away) pro redukci celkové ujeté vzdálenosti a času.
Optimalizace alokace pracovníků a zdrojů na základě predikované poptávky.
Simulace skladových procesů za účelem identifikace úzkých hrdel a testování scénářů.
Vývoj podpůrných analytických nástrojů s využitím AI (např. LLM nástroje, vektorové vyhledávání) pro interní analýzy či automatizaci.

Požadujeme

Magisterský nebo doktorský titul v oboru Operační výzkum, Průmyslové inženýrství, Aplikovaná matematika, Informatika nebo příbuzném technickém oboru.
2+ roky praktické zkušenosti s aplikací metod operačního výzkumu a pokročilé analýzy dat v business prostředí (ideálně v supply chain, logistice, e-commerce nebo výrobě).
Prokazatelné zkušenosti s matematickým modelováním a optimalizací – konkrétní zkušenost s optimalizací skladových procesů (planogram, picking routes) je velkou výhodou.
Pokročilá znalost programování v Pythonu (knihovny jako NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn) a zkušenost s SQL.
Orientace v moderních AI/ML metodách a schopnost rozpoznat, kdy AI vhodně doplňuje klasické metody operačního výzkumu.
Přehled v možnostech integrace AI (např. LLM nástroje, vektorové vyhledávání) pro interní analýzy či automatizaci.
Schopnost komunikovat komplexní technické koncepty a výsledky ne-technickému publiku (Product Manager, business uživatelé).
Silné analytické myšlení, tvořivost a schopnost samostatně řešit komplexní problémy.
Orientace na praktické výsledky a business dopad.