SupplyChain

#vacancy #MLE #SupplyChain #Optimization #LP #MILP #Python #OperationsResearch #Middle #Senior Инженер машинного обучения / MLE (Supply Network Planning / Оптимизация / 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. Локация/Гражданство: РФ (предпочтительно) или РБ / РФ, РБ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 29.08.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). ❗️ Важно: заказчик отправляет своё устройство для работы. 🏢 О компании: крупная ИТ-компания. 🧩 О проекте: платформа интегрированного планирования. Ищем инженера машинного обучения (MLE) со специализацией в Supply Network Planning (SNP) для разработки модулей планирования снабжения и производства. Роль для сильного Python-разработчика (уровень Senior) с глубокой экспертизой в математической оптимизации (LP, MILP) и Operations Research. Предстоит формализовать бизнес-задачи как задачи математической оптимизации, проектировать компоненты для календарного и производственного планирования, а также оптимизировать запасы. 🚀 Ключевые задачи: Разработка модулей планирования снабжения и производства. Проектирование и реализация компонентов для календарного и производственного планирования. Оптимизация запасов. Формализация бизнес-задач как задач математической оптимизации (LP, MILP). 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Алгоритмы и Computer Science: Глубокое знание алгоритмов и структур данных. Оценка сложности по Big O. Python (КРИТИЧНО!): Уровень Senior . Опыт промышленной разработки на Python уровня Senior. Шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений. Математическая оптимизация: Основы линейного программирования (LP) и смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP). Практический опыт построения моделей дискретной и линейной оптимизации для реальных бизнес-задач. Домен: Опыт работы в области Operations Research , систем планирования производства (APS), логистики или Supply Chain Management. Базы данных и инструменты: SQL и работа с PostgreSQL. Git. Тестирование: Юнит- и интеграционное тестирование. 💡 Будет плюсом: Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR. Решатели (Solvers): Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK. Математика: Математическая статистика, методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP). Декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации. Языки и инфраструктура: C / C++ для оптимизации критичных вычислительных узлов. Работа в Unix-подобных системах, принципы CI/CD. Образование: Высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, информационные технологии). Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт математической оптимизации (LP/MILP) и уровень Python, пишите ID вакансии: RM-29_Gul)