инженер машинного обучения Supply Network Planning

Платформа интегрированного планирования.

• Разрабатывать модули планирования снабжения и производства
• Проектировать и реализовывать компоненты для календарного и производственного планирования и оптимизации запасов
• Формализовать бизнес-задачи как задачи математической оптимизации (LP, MILP)

• Глубоко знать алгоритмы и структуры данных, оценивать сложность по Big O
• Знать Python на уровне Senior
• Знать шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений
• Знать SQL, PostgreSQL и Git
• Владеть юнит- и интеграционным тестированием
• Знать основы линейного программирования (LP) и смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP)
• Иметь опыт промышленной разработки на Python уровня Senior
• Иметь опыт в области Operations Research, систем планирования производства (APS), логистики или управления цепочками поставок
• Иметь практический опыт построения моделей дискретной и линейной оптимизации для реальных бизнес-задач
• Будет плюсом: владение инструментами оптимизации Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR, решателями Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK, знание математической статистики, методов дискретной оптимизации и математического программирования (LP, MILP, MIP), владение C/C++, опыт работы в Unix-подобных системах и знание принципов CI/CD, декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации, высшее техническое или математическое образование, специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам

• Проект длительностью 3 месяца с возможностью продления
• Оформление по ГПХ или как ИП