Applied Operations Research Engineer

Wir bauen die Entscheidungsinfrastruktur der Welt: den strategischen Zwilling jeder Industrieorganisation für komplexe kombinatorische Probleme. Wir haben das, was zuvor nicht möglich war, freigeschaltet: die Realität mit ihren Hebeln und Einschränkungen in einen Computer zu übertragen und dann n-dimensionale Optimierung bei kritischen Entscheidungen der Wertschöpfungskette durchzuführen. Wir helfen Europa stark zu bleiben und dem deutschen Mittelstand, gute Entscheidungen zwischen Marktverschiebungen, Aufträgen, Maschinen und Menschen zu treffen.

Unsere Mission ist es, Entscheidungsinfrastruktur für Industrieunternehmen zu schaffen: Unsere Kunden modellieren ihre Produktion mit Kapazitäten, Kosten und Einschränkungen, und wir berechnen die Antwort auf "Was sollten wir tun?", bevor die Entscheidung getroffen wird. Unsere Engine verwandelt dieses Modell in ein Artefakt, das sowohl wie eine Tabelle bewertet als auch wie ein Solver optimiert. Es sitzt zwischen zwei Welten: der Mathematik, die die Antwort korrekt macht, und dem Produkt, das es für Menschen, die keine Mathematiker sind, nutzbar machen muss. Diese Brücke ist Ihre Mission. Sie arbeiten mit unserem Mathematik- und OR-Team zusammen, um reale Kundenprobleme in Modelle zu übersetzen, und Sie entwickeln die Engine, die sie ausführt.

Was Sie besitzen werden:

• Kundenmodelle, von Anfang bis Ende. Wandeln Sie ein Planungsproblem mit seinen Kapazitäten, Kosten, Vorlaufzeiten und Schichtplänen in ein Modell um, dessen Antwort ein Werkleiter umsetzt.
• Die Schnittstelle zwischen Software und Mathematik. Unsere Ingenieure und schließlich unsere Kunden bauen und erweitern Modelle, ohne dass wir im Raum sein müssen.
• Antworten, mit denen Menschen handeln können. Ein Planer sieht die Zahl sich verbessern, kann sie in einem Meeting Wochen später verteidigen und erhält dennoch etwas Nutzbares, wenn die ehrliche Antwort "unmöglich" lautet.
• Skalierung in beide Richtungen. Ein Modell, das für einen Standort antwortet, beantwortet auch, wenn es zwölf abdeckt, über mehrere Zeiträume hinweg, gegen härtere Einschränkungen.
• Ihre Funktionen von der ersten Zeile bis zur Produktion. Niemand gibt Ihnen ein Ticket und wartet.

Wie wir arbeiten:

• Kleines Team, kurze Kommunikationswege, keine Ebenen. Sie besitzen Ihre Arbeit von Anfang bis Ende: Sie bauen es, Sie bringen es selbst in die Produktion, Sie betreiben es.
• Feedback läuft in beide Richtungen und kontinuierlich, in der täglichen Arbeit und in wöchentlichen Einzelgesprächen.
• Wir überprüfen die Arbeit des anderen und verbringen gerne Zeit im Büro in Köln, weil die schnellsten Gespräche immer noch in einem Raum stattfinden.

Voraussetzungen:

• Sie haben kombinatorische Optimierung in der Industrie modelliert und ausgeliefert (MILP, CP oder beides).
• Algorithmendesign, das Sie tatsächlich ausgeliefert haben: Sie wissen, wo Methoden und Solver an ihre Grenzen stoßen.
• Sie haben Optimierungsarbeitslasten durchgeführt, bei denen jemand auf die Antwort wartete.
• Python in Produktionsqualität: Tests, Typen, Überprüfung und ein Profiler vor einem Optimierer.
• Sie möchten das Problem und die Daten des Kunden verstehen, nicht nur das Modell.
• Sie haben im Team gearbeitet, nicht hauptsächlich allein.
• Deutsch auf C1-Niveau oder besser und fließendes Englisch.

Nice to have: Kenntnisse über Solver-Interna, Leistungsarbeit an numerischem oder kompiliertem Code, Produktionsplanung, Lieferkette oder Logistikdomänenwissen.

Diese Rolle ist nicht für Sie, wenn Sie Forschungsfreiheit über Produktfristen wünschen, wenn Sie lieber eine Engine neu schreiben als sie zu messen, oder wenn Sie nur innerhalb Ihrer eigenen Abstraktion arbeiten möchten.

Vorteile:

• Ihr Einfluss. Ihre Modelle entscheiden, wie Fabriken planen, basierend auf realen Industriedaten.
• Eigentum. Keine Genehmigungskette, die Ihre Entscheidung in die eines anderen verwandelt.
• Das Team neben Ihnen. Das Mathematik- und OR-Team an der Engine und der CTO auf der Plattform.
• Feedbackgeschwindigkeit. Sie werden wissen, wo Sie stehen.
• Hohe Einsätze. Wettbewerbsfähiges Gehalt und relevanter Spielraum im Aktienpaket (VSOP).
• Die Grundlagen. Hardware Ihrer Wahl, AI-Tooling-Budget, Sportmitgliedschaft, Deutschland-Ticket.

Prozess: Ein 20-minütiger erster Anruf mit mir; ein technisches Gespräch mit mir und jemandem aus dem Mathematik- und OR-Team; eine praktische Herausforderung von etwa drei Stunden, gefolgt von einem 45-minütigen Durchgang, in dem Sie Ihre Lösung und die Entscheidungen dahinter erklären; dann das Team, online und dann persönlich. Beide Seiten entscheiden.

Um sich zu bewerben: Überspringen Sie das Anschreiben. Erzählen Sie uns von einem Modell, das Sie gebaut haben, das in die Produktion ging, und einer Modellierungsentscheidung, die Sie heute rückgängig machen würden.