Ekspert ds. Cyfrowego Bliźniaka (k/m) | Senior Digital Twin Engineer

Pod marką A1 Sorter tworzymy innowacyjne urządzenia automatyki magazynowej, takie jak sortery, przenośniki, windy magazynowe, systemy specjalistyczne i inne akcesoria. Firma rozwija się dynamicznie na rynkach europejskich, współpracując z liderami branży logistyki magazynowej, łącząc technologię z praktyką biznesową.

• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, automatyki, matematyki, fizyki lub kierunków pokrewnych
• Minimum 5 lat doświadczenia zawodowego
• Doświadczenie w projektowaniu architektury cyfrowych bliźniaków systemów cyber-fizycznych, szczególnie systemów logistycznych, robotycznych lub przemysłowych
• Umiejętności programowania i symulacji w językach C/C++, C#, Python; doświadczenie w projektowaniu systemów symulacyjnych i wizualizacyjnych w Unity lub równoważnych środowiskach 3D
• Tworzenie modeli matematycznych przepływu materiałów, kolejek, harmonogramowania, alokacji zasobów i planowania ruchu wielu agentów oraz modeli optymalizacyjnych
• Znajomość metod optymalizacji ciągłej, dyskretnej, wielokryterialnej oraz heurystyk i metaheurystyk, wraz z ich zastosowaniem w problemach decyzyjnych
• Doświadczenie w uczeniu maszynowym i AI: uczenie nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem (RL) oraz praca z różnymi architekturami sieci głębokich
• Projektowanie procesów walidacji modeli, oceny jakości symulacja-rzeczywistość oraz kalibracji cyfrowego bliźniaka na podstawie danych z systemu fizycznego

Nice to have:

• Znajomość programowania równoległego i obliczeń GPU (CUDA, OpenCL) do przyspieszania symulacji i uczenia modeli AI oraz implementacji algorytmów optymalizacyjnych
• Doświadczenie z systemami WMS, MES lub SCADA w kontekście integracji z warstwą cyfrowego bliźniaka
• Znajomość środowisk symulacji robotycznych takich jak ROS/ROS2, Gazebo, Isaac Sim lub platform modelowania fizycznego

• Projektowanie i nadzór nad architekturą cyfrowego bliźniaka systemu, od warstwy modeli fizycznych po integrację z rzeczywistym systemem robotycznym
• Tworzenie formalnych modeli matematycznych obejmujących przepływy materiałów, kolejki, harmonogramowanie, alokację zasobów i planowanie ruchu wielu agentów
• Dobór i implementacja metod optymalizacji ciągłej, dyskretnej, wielokryterialnej oraz heurystyk i metaheurystyk do problemów decyzyjnych w systemie logistycznym
• Projektowanie i wdrażanie komponentów uczenia maszynowego (w tym uczenia ze wzmocnieniem) wraz z doborem architektur sieci głębokich do problemów sterowania i optymalizacji
• Projektowanie i realizacja procesów walidacji modeli, kalibracji cyfrowego bliźniaka na danych z systemu fizycznego oraz oceny jakości symulacja-rzeczywistość
• Współpraca z kadrą naukową oraz zespołem inżynierów i specjalistów ds. robotyki przy definiowaniu wymagań i integracji modeli z systemem fizycznym
• Dokumentowanie architektury systemu, metodyki modelowania oraz wyników walidacji