Hybrid Logistics Data Scientist & Lead Optimization Engineer

Practia Global; Santiago; Híbrido; CLP 39.060.000 - 83.700.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Practia Global busca un Data Scientist / Lead Optimization Engineer para un proyecto tecnológico orientado a optimizar la planificación de demanda, programación de viajes y rutas logísticas. El desafío es desarrollar soluciones que combinen datos históricos y variables externas para apoyar decisiones logísticas.

Se trabajará diseñando modelos y algoritmos de optimización, analizando variables operacionales y costos para reducir kilómetros y costos, en una celda Agile con equipos de desarrollo y

Formación

• Más de 4 años de experiencia profesional.
• Experiencia como Data Scientist, Ingeniero/a de Algoritmos, Optimization Engineer o roles similares.
• Experiencia en algoritmos, modelamiento y optimización.
• Experiencia con análisis y procesamiento de datos.
• Conocimiento de Azure DevOps.
• Deseable experiencia en optimización de rutas, transporte o sistemas logísticos.
• Deseable experiencia en problemas de planificación, asignación, ruteo o forecasting.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar modelos y algoritmos de optimización.
• Trabajar con problemas asociados a planificación y programación logística.
• Participar en la construcción de soluciones para predicción de demanda.
• Analizar variables operacionales y económicas para optimizar rutas y asignación de viajes.
• Contribuir a soluciones orientadas a minimizar kilómetros y costos de transporte, considerando restricciones operacionales.
• Trabajar junto a los equipos de desarrollo y arquitectura dentro de una celda Agile.

Conocimientos

Data Scientist

Optimization

Algorithm Engineering

Herramientas

Azure DevOps

Descripción del empleo

Practia Global busca un Data Scientist / Lead Optimization Engineer para un proyecto tecnológico orientado a optimizar la planificación de demanda, programación de viajes y rutas logísticas. El desafío es desarrollar soluciones que combinen datos históricos y variables externas para apoyar decisiones logísticas.

Se trabajará diseñando modelos y algoritmos de optimización, analizando variables operacionales y costos para reducir kilómetros y costos, en una celda Agile con equipos de desarrollo y