# Senior ML Engineer (Supply Chain Planning / Operations Research)
Мы в поисках ML Engineer на проект разработки модулей планирования снабжения и производства (Operations Research / APS / Supply Chain).
Технологический стек: Python (Senior), NumPy, asyncio, Pyomo, OR-Tools, PySCIPOpt, Gurobi/CPLEX/SCIP, PostgreSQL, Git, Docker, Unix-системы.
Срок привлечения специалиста: до 30.03.2027 с возможным продлением.
График работы: удалённо, доступность по МСК, требуемая локация — Россия.
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.
О SkillStaff
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.
