Otimização, aprendizado de máquina e design e desenvolvimento de algoritmos

Desenvolvemos modelos analíticos para problemas onde existem muitas variáveis, restrições e compensações para serem gerenciadas manualmente. Nosso trabalho abrange otimização espacial e não espacial, incluindo alocação de localização, seleção de local, roteamento, análise de cobertura, projeto de zona de pressão, escalação de pessoal, corte de estoque, atribuição e problemas de agendamento.

Quando um problema requer otimização formal, projetamos a estrutura do modelo, definimos o objetivo e as restrições, preparamos o pipeline de dados e implementamos o fluxo de trabalho de resolução usando ferramentas como Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK e Gurobi. Onde o aprendizado de máquina é mais adequado, construímos modelos que oferecem suporte à previsão, classificação, priorização ou detecção de padrões, normalmente usando fluxos de trabalho e estruturas baseadas em Python, como o TensorFlow.

Nós nos concentramos em soluções que sejam explicáveis ​​e utilizáveis, e não apenas matematicamente interessantes. Isso significa empacotar os resultados de uma forma que suporte decisões reais, documentar suposições, testar cenários operacionais e, quando necessário, integrar o modelo em painéis, APIs, processos em lote ou produtos de produção.