A eficiência da cadeia de suprimentos (supply chain) é o diferencial competitivo de gigantes como Amazon e Nestlé. O Engenheiro de Otimização e Supply Chain é a profissão pouco falada que paga bem no setor de Logística, pois utiliza modelos matemáticos e IA para reduzir custos e acelerar entregas.
O Engenheiro de Otimização é um profissional de exatas que aplica a Pesquisa Operacional (PO) e algoritmos de Machine Learning para resolver problemas complexos de logística e produção. Suas responsabilidades incluem:
Portanto, ele transforma a incerteza da logística em uma ciência exata, garantindo a máxima eficiência com o menor custo.
Atuação profissional estratégica passa a ser diferencial competitivo de grandes empresas
O salário é alto porque o impacto direto na margem de lucro de grandes empresas é gigantesco. Uma otimização de 1% nas rotas pode economizar milhões em combustível e mão de obra.
Consequentemente, o profissional que une a Engenharia com a Data Science na logística recebe remuneração muito acima da média.
A área exige uma base matemática e estatística robusta, além de proficiência em software de otimização.
A seguir, veja as competências que definem um Engenheiro de Otimização de elite:
O Engenheiro de Otimização tem um salário competitivo, impulsionado pelo valor que ele agrega em eficiência. O resumo das informações você pode visualizar na tabela a seguir:
| Função | Foco Principal | Salário Médio Estimado (Pleno/Sênior) |
| Engenheiro de Otimização/PO | Modelagem Matemática, Otimização | R$ 12.000 – R$ 22.000+ |
| Analista de Logística (Tradicional) | Gestão de Processos Operacionais | R$ 6.000 – R$ 11.000 |
| Engenheiro de Dados | Construção de Pipelines | R$ 12.000 – R$ 22.000 |
Competência técnica valorizada pela indústria garante altos salários e escassez de profissionais qualificados – Créditos: depositphotos.com / welcomia
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O desafio da profissão reside na natureza dinâmica da Logística: o trânsito, o clima e as prioridades do cliente mudam constantemente. O Engenheiro de Otimização de sucesso deve construir modelos que sejam flexíveis e reajam em tempo real. A capacidade de usar Machine Learning para refinar esses modelos garante a sua relevância e o alto retorno no setor.
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