RT-17 · Инженер машинного обучения Supply Network Planning
Грейд: Senior
Кол-во: 5 человек
Занятость: Full time
Старт: ASAP
Длительность: До конца года + опция продления
Ставка: 1799
Локация: РФ/РБ (заказчик отправляет свое оборудование)
Формат работы: удаленно
Часовой пояс: МСК
О клиенте: крупная ИТ-компания
О проекте: разработка модулей планирования снабжения и производства для оптимизации запасов и календарного планирования для крупного ритейла (сектор FMCG)
Задачи
•Проектирование и реализация компонентов для календарного и производственного планирования
•Оптимизация запасов
•Формализация бизнес-задач как задач математической оптимизации (LP, MILP)
•Разработка и анализ математических моделей линейного и смешанно-целочисленного программирования
•Постановка задач ИИ-агентам, управление контекстом, проверка и интеграция результатов в кодовую базу
Требования Hard Skills
•Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O (Senior)
•Python (Senior)
•Шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений (Senior)
•SQL и работа с PostgreSQL (Middle+)
•Владение Git: работа с ветками, управление изменениями, разрешение конфликтов, создание Merge Requests, участие в Code Review (Middle+)
•Юнит- и интеграционное тестирование (Senior)
•Агентная разработка с использованием ИИ (Middle+)
•Опыт промышленной разработки на Python уровня Senior
•Опыт работы 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
Будет плюсом
•Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR
•Решатели: 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)
•Настройка решателей (solver tuning)
•Конкурентные и параллельные вычисления (многопоточность, многопроцессность)
•Оптимизация математических моделей
•Профилирование и управление памятью
•Разработка REST API приложений
•Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам
Комментарий
Технологический стек: Python (Senior), NumPy, asyncio; Pyomo, OR-Tools, PySCIPOpt, Gurobi/CPLEX/SCIP; PostgreSQL; Git, Docker, Unix-системы.
Образование: высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, информационные технологии).
Важно
Заказчик отправляет свое оборудование (на нем будет работать специалист)
