Resolución de turnos de enfermería como satisfacción de restricciones
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes la matriz de personal, las restricciones duras (cobertura mínima por turno, descansos legales) y las preferencias blandas (días solicitados, parejas de turno). Modela el problema en un solver de restricciones (por ejemplo OR-Tools CP-SAT) con función objetivo que penalice violaciones blandas. Compara la solución óptima contra el calendario actual sobre tres meses pasados. Reporta cobertura, número de preferencias respetadas y tiempo de resolución. Cierra con una memoria de cuatro páginas que explique al equipo de supervisión cómo usar la herramienta y cómo iterar restricciones nuevas.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Modelar y resolver el calendario mensual de turnos como CSP, mejorando tiempo de generación y respeto de preferencias frente al proceso manual.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Modelar problemas operativos como CSP con restricciones duras y blandas
- Aplicar solvers modernos de programación con restricciones
- Iterar el modelo a partir de violaciones detectadas en validación
- Comunicar la herramienta a usuarios no técnicos del hospital
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de IA
Modelar un problema operativo como CSP, resolverlo con un solver moderno y entregarlo a un equipo no técnico es trabajo nuclear de un AI Engineer en sectores operativos.
Este proyecto afina
- constraint-satisfaction
- optimization
- problem-modeling
Científico de Datos Aplicado a IA
Pasar del prototipo a una herramienta defendible para una supervisora hospitalaria es ejercicio típico del rol aplicado en organizaciones sanitarias.
Este proyecto afina
- optimization
- problem-modeling
- stakeholder-communication
Investigador de Machine Learning
El modelado riguroso de restricciones y el análisis de su impacto en la calidad de la solución son ejercicio transferible al rol de ML Researcher en optimización.
Este proyecto afina
- constraint-satisfaction
- algorithm-analysis
- optimization