Senior ML Engineer (Supply Chain Planning / Operations Research)

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать модули планирования снабжения и производства: проектировать и реализовывать компоненты для календарного и производственного планирования и оптимизации запасов.
• Формализовывать бизнес-задачи как задачи математической оптимизации (LP, MILP).
• Строить и анализировать математические модели линейного (LP) и смешанно-целочисленного (MILP) программирования.
• Проектировать сложные вычислительные решения с применением шаблонов ООП.
• Вести агентную разработку с использованием ИИ: ставить задачи ИИ-агентам, управлять контекстом, проверять и интегрировать результаты в кодовую базу.
• Работать с Git (ветки, Merge Requests, Code Review), писать юнит- и интеграционные тесты.

Для нас важно:

• Опыт промышленной разработки на Python уровня Senior.
• Опыт 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.
• Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O; шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений.
• SQL и работа с PostgreSQL.
• Владение Git (ветки, управление изменениями, разрешение конфликтов, Merge Requests, Code Review).
• Юнит- и интеграционное тестирование.
• Высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, ИТ).
• Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR.
• Опыт работы с : 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): постановка задач с несколькими целями и анализ компромиссов между ними.
• Настройка решателей (solver tuning): подбор параметров, переформулирование задач с учётом особенностей решателя, анализ его производительности.
• Конкурентные и параллельные вычисления (concurrency, parallel computing): многопоточность, многопроцессность, параллельное выполнение вычислений.
• Оптимизация математических моделей: сокращение размерности, устранение избыточных переменных и ограничений, улучшение математической постановки.
• Профилирование и управление памятью: выявление узких мест по времени выполнения и потреблению памяти, снижение вычислительных затрат.
• Работа с REST API: интеграция оптимизатора с приложением, обработка HTTP-запросов на запуск расчётов по действию пользователя, передача и проверка параметров, обработка ошибок, получение статуса и результатов.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
• КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.