SimpliRoute🚀 está cambiando el mundo de la logística en Latinoamérica: Nuestra plataforma permite a cualquier empresa llevar su logística al siguiente nivel al poder conectar a sus clientes, sus repartidores y administradores en una plataforma de inteligencia que permite reducir sus costos logísticos en hasta un 30% al utilizar algoritmos de optimización avanzados y Machine Learning.

Buscamos un practicante de Ingeniería civil o industrial que venga a aprender y aportar al equipo de SimpliRoute.

¿Cuáles son los objetivos de la práctica? 🚀

Definición del Problema 😎
SimpliRoute trabaja con clientes muy grandes en donde el volumen de visitas con los que rutea es masivo. Muchos de estos clientes tienen centros de distribución en que periódicamente tienen pedidos muy similares que se repiten. Entender y caracterizar los tipos de pedidos que son recurrentes presenta oportunidades para poder ofrecer una solución mejor, como, por ejemplo, es posible precalcular una serie de soluciones iniciales a dichos problemas o una parte de ellas, como la forma en que clusteriza, y así poder ir mejorando los tiempos de respuesta o la calidad de los servicios entregados.

Objetivos de la Práctica 😉
-Investigar pedidos recurrentes: Identificar y analizar patrones en los pedidos de los clientes para determinar cuáles son recurrentes y tienen similitudes.
-Evaluar la similitud de problemas recurrentes: Caracterizar los problemas recurrentes bajo criterios de volumen, distribución y densidad de puntos en el mapa.
-Evaluar la similitud de soluciones: Evaluar la consistencia de la clusterización, analizar la variabilidad en las asignaciones a vehículos, medir la desviación respecto a la solución óptima y explorar la viabilidad de utilizar información previa, como centroides de clusters o distritaje, para una rápida inicialización.
-Desarrollar algoritmos o modelos: Crear algoritmos o modelos que puedan predecir, clasificar o agrupar los problemas recurrentes para generar soluciones iniciales a estos problemas.

Funciones del Practicante 😎
-Recopilación y análisis de datos: Recolectar y analizar datos de pedidos anteriores, centros de distribución y otros parámetros relevantes para identificar patrones y similitudes.
-Evaluación de similitud de datos: Utilizar herramientas de análisis estadístico y técnicas de visualización para identificar patrones y similitudes entre los problemas recurrentes y sus soluciones
-Diseño e implementación de un algoritmo: Programar algún algoritmo que puedan predecir o sugerir soluciones iniciales para los tipos de pedidos recurrentes identificados.
-Colaboración y comunicación: Trabajar en equipo con ingenieros, analistas y otros profesionales para compartir hallazgos y discutir estrategias.
-Documentación y presentación: Documentar el proceso, los hallazgos y los resultados obtenidos durante la investigación, así como presentar los informes y recomendaciones a los líderes o responsables del proyecto.

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