Operations Research & Optimization Specialist

Accenture Italia; Torino; In loco; EUR 28.000 - 35.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Accenture Italia cerca un laureato magistrale in Matematica o ingegneria per guidare progetti di Operations Research e ottimizzazione nelle operations di produzione. Lavorerai in Robotics & Automation, sviluppando modelli di planning, scheduling e routing con LP/MILP e tecniche di ottimizzazione avanzate, utilizzando Python e framework dedicati.

Collaborerai con AI, Data & Automation per soluzioni end-to-end, dall'analisi dei dati alla messa in produzione, contribuendo a migliorare efficienza,

Competenze

• Esperienza in modellazione matematica e LP/MILP/CP/NLP/Convex Optimization.
• Ottima conoscenza Python e librerie data handling (Pandas, NumPy, Polars).
• Esperienza con OR-Tools, Pyomo, PuLP, Gurobi o CPLEX.
• Familiarità con Git, SQL e Docker; conoscenza di Azure/AWS/GCP è plus.

Mansioni

• Sviluppare modelli di Operations Research per planning, scheduling, routing e ottimizzazione delle operations.
• Tradurre esigenze di business e vincoli operativi in modelli matematici e soluzioni avanzate.
• Progettare e sviluppare soluzioni in Python, utilizzando framework e solver di ottimizzazione.
• Collaborare con team di AI, Data & Automation per soluzioni end-to-end, dal PoC alla messa in produzione.
• Applicare tecniche di ottimizzazione a contesti di Physical AI e Robotica, inclusi motion planning e generazione di traiettorie.
• Analizzare processi produttivi e flussi operativi, identificando opportunità di miglioramento.

Conoscenze

Operations Research

MILP

LP

Python

Pandas

NumPy

Pyomo

PuLP

OR-Tools

Gurobi

CPLEX

Git

SQL

Docker

Azure

AWS

GCP

Data Science

Formazione

Laurea Magistrale

Strumenti

Python frameworks

Solver OR-Tools

Pyomo

PuLP

Descrizione del lavoro

Entrando in Accenture Supply Chain & Engineering lavorerai al cuore della value chain - dal sourcing e procurement, all'engineering e R&D, dalla manifattura e operations, ai capital projects - per aiutare le aziende a reinventare l'intera catena del valore, alimentata da dati, AI e tecnologie di nuova generazione.

In particolare, nell'area Manufacturing & Operations accompagnerei i clienti nella trasformazione dei processi produttivi, attraverso automazione, tecnologie avanzate e Physical AI. Ottimizzerai fabbriche e operations rendendole più connesse, efficienti e resilienti, grazie all'utilizzo di dati, AI e sistemi intelligenti capaci di agire nel mondo fisico.

Entrerai nel team Robotics & Automation, contribuendo allo sviluppo di soluzioni di Operations Research, Optimization e Physical AI per migliorare l'efficienza, la resilienza e le performance delle operations industriali.

Il tuo ruolo e le tue attività

• Sviluppare modelli di Operations Research e Mathematical Optimization per planning, scheduling, routing e ottimizzazione delle operations
• Tradurre esigenze di business e vincoli operativi in modelli matematici e soluzioni algoritmiche avanzate
• Progettare e sviluppare soluzioni in Python, utilizzando framework e solver di ottimizzazione
• Collaborare con team di AI, Data & Automation per realizzare soluzioni end-to-end, dal PoC alla messa in produzione
• Applicare tecniche di ottimizzazione a contesti di Physical AI e Robotica, inclusi motion planning e generazione di traiettorie
• Analizzare processi produttivi e flussi operativi, identificando opportunità di miglioramento e ottimizzazione

La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui - ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l'esperienza maturata. Per la presente posizione, è previsto un livello di inquadramento B2 nel CCNL Metalmeccanico.

La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra € 28.099 e € 34.600.

Le tue caratteristiche

• Laurea magistrale in Matematica, Ricerca Operativa, Fisica, Statistica, Data Science, Informatica o Ingegneria (Gestionale, Automazione, Industriale o affini)
• Esperienza nella modellazione matematica e nell'utilizzo di tecniche quali Linear Programming (LP), Mixed Integer Linear Programming (MILP), Constraint Programming, Non Linear Programming e Convex Optimization
• Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie per data handling e calcolo numerico (Pandas, NumPy, Polars)
• Esperienza con framework e solver di ottimizzazione quali OR-Tools, Pyomo, PuLP, Gurobi o CPLEX
• Familiarità con strumenti di sviluppo quali Git, SQL e Docker; la conoscenza di piattaforme Cloud (Azure, AWS o GCP) rappresenta un plus