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.
