SAP România va ajunge la 800 de angajați în 2019

SAP România va ajunge la 800 de angajați în 2019

A devenit o tradiție întâlnirea de sfârșit de an a echipei de management a SAP România cu jurnaliștii de profil. Și de această dată, s-a făcut un bilanț sumar al rezultatelor din anul ce stă să se încheie. Despre cifrele anului în curs nu s-a putut spune nimic, însă datele oficiale pe 2017 sunt mai mult decât relevante. Subsidiara românească a SAP AE a încheiat anul 2017 într-o formulă de 582 angajați, care au generat venituri de 65,9 milioane euro și un profit net de 24,2 milioane euro, etalând astfel rezultate în creștere față de anul anterior și o rată impresionantă a profitului, de de aproape 37%.

Dar despre anul 2018 s-au spus multe. În aceste 12 luni, SAP România și-a extins portofoliul de clienți cu câteva din cele mai mari companii care activează pe piața locală. Rompetrol, Groupama Asigurări și Tarom sunt doar trei dintre clienții notorii. Anul acesta, cea mai solicitată soluție SAP în România a fost SuccessFactors, software-ul care ajută organizațiile să-și digitalizeze departamentul de resurse umane, dar și SAP S/4HANA.

”Echipa SAP România a crescut la sfârșitul lunii septembrie 2018 la 704 angajați, o creștere cu 23% comparativ cu aceeași perioadă a anului trecut, angajați distribuți astfel: București – 466, Timișoara – 122 și Cluj-Napoca – 116. Pentru anul 2019, compania are deschise încă 100 de poziții tehnice și non-tehnice. Asta demonstrează că vom crește pe mai departe!”, a spus Cristian Popescu (foto), Managing Director al SAP România.

Divizia de specialiști Data Science SAP România a continuat să livreze numeroase proiecte de Machine Learning și Inteligență Artificială pentru clienți aflați în toate colțurile lumii.

Divizia de e-commerce (SAP Commerce Cloud) a SAP România a implementat cu succes în 2018 proiecte de digitizare a prezenței online (B2B și B2C) a unor importante companii globale din Germania, Marea Britanie, Olanda, Israel, etc. din industrii diverse (automotive, industria chimică, retail, industria petrolieră).

Echipa de Data Science din București, una din cele 3 divizii SAP la nivel global, este în plin proces de recrutare și are 10 poziții disponibile pentru perioada următoare. Primii specialiști se vor alătura echipei în luna decembrie 2018, procesul continuând și în 2019. Pentru aceste poziții sunt vizați tinerii cu rezultate excepționale, absolvenți ai facultăților tehnice, de matematică sau informatică, atât din țară, cât și din străinătate.

La sfârșitul lunii octombrie 2018 SAP România a organizat, în colaborare cu Universitatea Politehnică din București și BEST – Board of European Students in Technology, prima ediție a The BEST Run SAP Hackathon. Evenimentul a beneficiat de participarea a 36 de studenți de top de la Facultatea de Automatică și Calculatoare. Echipele câștigătoare au fost premiate cu stagii de pregătire de până la șase luni, în patru departamente ale SAP România, cu posibilitatea de angajare pe termen nelimitat. Echipa de pe locul întâi a fost premiată în plus cu o vizită la SAP Innovation Center din Potsdam, Germania, vizită care a avut loc la începutul lunii Noiembrie.

Parte a inițiativei globale SAP *The Intelligent Enterprise*, specialiștii Data Science din România vor contribui la dezvoltarea de software și implementarea de funcționalități de tip Machine Learning și Inteligență Artificială în soluțiile standard SAP.

Experții data science români lucrează la un proiect multianual cu o companie de cale ferată națională din Asia Centrală, având ca scop predicția cantităților de mărfuri ce vor fi transportate în anul următor și optimizarea mersului trenurilor de marfă, pentru a utiliza în mod eficient capacitatea de transport a rețelei de căi ferate. Alte obiective ale proiectului sunt optimizarea numarului de vagoane pentru fiecare categorie de marfă și a numărului de locomotive, împreună cu distribuirea judicioasă a acestora în principalele noduri feroviare.

Un alt proiect de succes realizat anul acesta a fost pentru o companie din domeniul extracției de petrol din SUA. Obiectivul proiectului a fost predicția întreruperilor în exploatarea puțurilor de petrol produse de cauze naturale, cum ar fi acumulările de parafină ori apă.

Urmare a succesului proiectului, clientul a semnat cu SAP un al doilea contract, de data aceasta, multianual, pentru implementarea unei foi de parcurs multianuale privind inovația, un program compus din peste 10 proiecte de tip inteligență artificială. Aceste proiecte vor fi, de asemenea, dezvoltate și livrate de echipa de Data Science din București.

d-shop sau “The Developer’s Workshop” este un program implementat de SAP la nivel global și demarat de SAP România în 2018. d-shop constă într-un laborator pentru testarea potențialului prezentat de tehnologiile Internet of Things (IoT), Machine Learning și Blockchain. Specialiștii SAP pot explora într-un mod distractiv noile tendințe și prototipuri IoT și pot genera noi idei cu aplicabilitate în business, utilizând echipamente (senzori, kituri Raspberry PI, imprimante 3D) și software de ultimă generație.

d-shop reprezintă, de asemenea, o comunitate a specialiștilor SAP care utilizează resursele programului pentru a acumula și împărtăși cunoștințe. Printre prototipurile dezvoltate de inginerii români se numără: HR Assistant – un asistent virtual (chatbot) care preia din sarcinile operaționale ale angajaților SAP. Acesta se bazează pe capabilitatea soluției SAP Conversational AI de procesare a limbajului natural, care, integrată cu Alexa, sistemul dezvoltat de Amazon, le oferă specialiștilor SAP sprijin în derularea unor activități precum deconturi de cheltuieli, cereri de deplasare, rezervări de bilete de avion, etc. Sistem inteligent de monitorizare și gestionare a traficului – specialiștii SAP România testează modul în care tehnologia Machine Learning poate contribui la îmbunătățirea traficului bucureștean, prin sincronizarea inteligentă și evolutivă a semafoarelor dintr-o intersecție importantă a capitalei (Charles de Gaulle). Asistent pentru înlocuirea componentelor defecte folosind SAP Leonardo Machine Learning.

COMMENTS

WORDPRESS: 0
DISQUS: 0