Инженер машинного обучения Supply Network Planning

О вакансии

Навыки: Python, NumPy, Asyncio, PostgreSQL, Git, Docker, Unix. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик.

❇️ Инженер машинного обучения Supply Network Planning | Компания Top Selection

🔥 Мы в поиске Инженера машинного обучения Supply Network Planning на проектную занятость

Грейд: senior Ставка: от 272К до 300К Гражданство/Локация: РФ Загрузка: фуллтайм Срок: долгосрочный Оформление: только ИП 📌 (не СЗ, не ТК)

🧩 О проекте: разработка модулей планирования снабжения и производства для оптимизации запасов и календарного планирования для крупного ритейла (сектор FMCG)

✅ Требования Hard Skills

• Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O (Senior)
• Python (Senior)
• Шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений (Senior)
• SQL и работа с PostgreSQL (Middle+)
• Владение Git: работа с ветками, управление изменениями, разрешение конфликтов, создание Merge Requests, участие в Code Review (Middle+)
• Юнит- и интеграционное тестирование (Senior)
• Агентная разработка с использованием ИИ (Middle+)
• Опыт промышленной разработки на Python уровня Senior
• Опыт работы в области Operations Research, систем планирования производства (APS), логистики или Supply Chain Management
• Практический опыт построения моделей дискретной и линейной оптимизации для реальных бизнес-задач

➕ Будет плюсом

• Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR
• Решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK
• Работа в Unix-подобных системах, принципы CI/CD
• Декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации
• CP / CP-SAT и другие методы дискретной оптимизации
• Многокритериальная оптимизация (multi-objective optimization)
• Настройка решателей (solver tuning)
• Конкурентные и параллельные вычисления (многопоточность, многопроцессность)
• Оптимизация математических моделей
• Профилирование и управление памятью
• Разработка REST API приложений
• Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам

🎯 Задачи

• Проектирование и реализация компонентов для календарного и производственного планирования
• Оптимизация запасов
• Формализация бизнес-задач как задач математической оптимизации (LP, MILP)
• Разработка и анализ математических моделей линейного и смешанно-целочисленного программирования
• Постановка задач ИИ-агентам, управление контекстом, проверка и интеграция результатов в кодовую базу

Навыки из вакансии