Вайти
на главную
telegram•23 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на Telegram. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Приоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

ML Engineer (Supply Network Planning)

до 230 000 RUB

УдалённоУдалённо из РФОплата до 230 000 ₽Проект 3 месяцаПродление

Навыки и технологии

PythonDockerGitLab CI/CDPostgreSQLGitMySQL

Ключевая задача

Разработка модулей планирования снабжения и производства для платформы интегрированного планирования ритейла, оптимизация запасов и математическое моделирование.

Описание вакансии

О компании

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.

Обязанности

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

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.

Условия

Условия:

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