ML Engineer (Middle+ / Senior)

О вакансии

#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: @kiiiiyanu