Dein Profil
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\n- Du unterstützt bei der Lösung komplexer Optimierungsprobleme im Kontext der Planung von Reinigungsrevieren auf Basis von Straßendaten im GIS-Format.
- Du berücksichtigst verschiedene Kriterien wie z. B. die zurückgelegte Streckenlänge in der Optimierung.
- Du identifizierst und definierst eigenständig weitere relevante Planungskriterien zur Verbesserung der Modelle.
- Du arbeitest in interdisziplinären Teams aus Forschung und Praxis und bringst deine Expertise zielgerichtet ein.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python und setzt diese sicher in Projekten ein.
- Du hast fundiertes Wissen im Bereich Optimierung und kennst dich mit einigen der folgenden Optimierungs- und Frameworks aus:
- pymoo (Multi-Objective Optimization)
- DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python)
- PyGAD (Genetic Algorithms)
- jMetalPy (Metaheuristik-basierte Mehrzieloptimierung)
- Pyomo (Optimierungsmodellierung)
- Optuna (Hyperparameter-Optimierung, auch für Mehrzieloptimierung)
- AUGMECON-Py (Multi-Objective Linear Programming)
- Du arbeitest analytisch, strukturiert und selbstständig und findest auch für komplexe Herausforderungen pragmatische Lösungen.
- Sehr gute Deutschkenntnisse (B2).