Ottimizzazione, apprendimento automatico e progettazione e sviluppo di algoritmi

Sviluppiamo modelli analitici per problemi in cui sono presenti troppe variabili, vincoli e compromessi da gestire manualmente. Il nostro lavoro copre l’ottimizzazione spaziale e non spaziale, compresa l’assegnazione della posizione, la selezione del sito, il routing, l’analisi della copertura, la progettazione delle zone di pressione, la rotazione del personale, il taglio delle scorte, l’assegnazione e i problemi di pianificazione.

Quando un problema richiede un’ottimizzazione formale, progettiamo la struttura del modello, definiamo l’obiettivo e i vincoli, prepariamo la pipeline dei dati e implementiamo il flusso di lavoro di risoluzione utilizzando strumenti come Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK e Gurobi. Laddove l’apprendimento automatico è la soluzione migliore, creiamo modelli che supportano la previsione, la classificazione, l’assegnazione delle priorità o il rilevamento di modelli, in genere utilizzando flussi di lavoro e framework basati su Python come TensorFlow.

Ci concentriamo su soluzioni che siano spiegabili e utilizzabili, non solo matematicamente interessanti. Ciò significa confezionare gli output in modo da supportare decisioni reali, documentare ipotesi, testare rispetto a scenari operativi e, ove necessario, integrare il modello in dashboard, API, processi batch o prodotti di produzione.