MachineLearning

#vacancy #MachineLearning #OperationsResearch #Optimization #Python #SupplyChain #Middle #Senior Инженер машинного обучения / Optimization Engineer (Supply Network Planning / LP / MILP) 🧠 📦 ID вакансии: RM-29_Gul Ставка: до 300 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Длительность: 3 месяца с опцией продления. Формат: Удалённо ( ❗️ заказчик предоставляет корпоративное устройство ). Локация/Гражданство: РФ (предпочтительно), РБ / РФ, РБ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 20.10.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О клиенте: Крупная ИТ-компания. 🧩 О проекте: разработка платформы интегрированного планирования. Роль сфокусирована на математической оптимизации и алгоритмическом решении бизнес-задач в области управления цепями поставок (Supply Chain). 🚀 Ключевые задачи: — Разработка модулей планирования снабжения и производства. — Проектирование и реализация компонентов для календарного и производственного планирования, а также оптимизации запасов. — Формализация бизнес-задач как задач математической оптимизации (линейное и смешанно-целочисленное программирование). 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Алгоритмы и программирование (КРИТИЧНО!): — Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O. — Python на уровне Senior (опыт промышленной разработки). — Применение шаблонов ООП и проектирование сложных вычислительных решений. — Опыт написания unit- и интеграционных тестов. — Уверенная работа с SQL, PostgreSQL, Git . Математическая оптимизация и домен (КРИТИЧНО!): — Основы линейного программирования ( LP ) и смешанно-целочисленного линейного программирования ( MILP ). — Практический опыт построения моделей дискретной и линейной оптимизации для реальных бизнес-задач. — Опыт работы в области Operations Research , систем планирования производства ( APS ), логистики или Supply Chain Management (SCM). 💡 Будет весомым плюсом: — Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR. — Решатели (Solvers): Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK. — Глубокие знания математической статистики, методов дискретной оптимизации и математического программирования (LP, MILP, MIP). — Знание C / C++ для оптимизации критичных вычислительных узлов. — Опыт декомпозиции крупномасштабных задач оптимизации. — Работа в Unix-подобных системах, понимание принципов CI/CD. — Высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, ИТ). — Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт промышленной разработки на Python, знание алгоритмов оптимизации (LP/MILP) и опыт в сфере Supply Chain / Operations Research. Пишите ID вакансии: RM-29_Gul )