К содержимому

ML Engineer (Middle+ / Senior) - Supply Network Planning

Axenix · Россия

Зарплата
до 230 000 ₽
Грейд
Middle
Формат
Удалённо
Занятость
Полная
Категория
Программист
Источник
💻☕️ Jobs_IT

Контакт HR — бесплатно после входа

Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.

Описание

#вакансия #remote #ML #Python #SupplyChain #Optimization #AIagents

ML Engineer (Middle+ / Senior) - Supply Network Planning


Условия:
▫️Full-time, удалённо из РФ
▫️Оплата до 230 000 ₽ по ИП
▫️Длительность проекта 3 месяца с возможностью продления

Компания Axenix развивает платформу интегрированного планирования для крупного ритейла (сектор FMCG) и ищет ML Engineer в направление Supply Network Planning (SNP).
Проект связан с разработкой модулей планирования снабжения и производства, оптимизацией запасов и календарным планированием. Важная часть работы - применение методов математической оптимизации и использование ИИ-агентов в процессе разработки.

Технологический стек: Python, NumPy, asyncio, Pyomo, OR-Tools, PySCIPOpt, Gurobi/CPLEX/SCIP, PostgreSQL, Git, Docker, Unix.

Основные задачи:
▫️Проектирование и реализация компонентов календарного и производственного планирования.
▫️Разработка решений для оптимизации запасов.
▫️Формализация бизнес-задач в математические модели линейного и смешанно-целочисленного программирования (LP/MILP).
▫️Разработка и анализ математических моделей оптимизации.
▫️Постановка задач ИИ-агентам, управление контекстом, проверка и интеграция результатов в кодовую базу.

Требования:
▫️Уверенное владение Python на уровне Senior, опыт промышленной разработки.
▫️Глубокое знание алгоритмов и структур данных, понимание вычислительной сложности Big O.
▫️Знание ООП, шаблонов проектирования и принципов разработки сложных вычислительных решений.
▫️Опыт работы с SQL и PostgreSQL.
▫️Уверенное владение Git: ветки, управление изменениями, разрешение конфликтов, Merge Requests, Code Review.
▫️Опыт написания unit- и integration-тестов.
▫️Практический опыт агентной разработки с использованием ИИ.
▫️Опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain Management.
▫️Практический опыт построения моделей линейной и дискретной оптимизации для реальных бизнес-задач.

Будет плюсом:
▫️Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR, PySCIPOpt.
▫️Решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK.
▫️CP / CP-SAT, многокритериальная оптимизация, настройка решателей.
▫️Декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации.
▫️Конкурентные и параллельные вычисления: многопоточность, многопроцессность.
▫️Профилирование, управление памятью и оптимизация математических моделей.
▫️Разработка REST API.
▫️Unix-системы, Docker, CI/CD.
▫️Высшее техническое или математическое образование.

📩 Отклик: контакт скрыт
  • python
  • numpy
  • asyncio
  • pyomo
  • or_tools
  • pyscipopt
  • gurobi
  • cplex
  • scip
  • postgresql
  • git
  • docker
  • unix
  • sql
  • ci_cd

Оценка вакансии

89/100 · хорошо

  • Описание полное
  • Зарплата указана частично
  • Компания и проект описаны
  • Контакт HR подтверждён
  • Стек описан подробно
  • Формат работы понятен
Как считается

Похожие вакансии