Инженер машинного обучения; направление Supply Network Planning MLE SNP

Платформа интегрированного планирования предназначена для планирования снабжения и производства.

• 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)

• Глубоко знать алгоритмы и структуры данных, уметь оценивать сложность по Big O
• Владеть Python на уровне Senior
• Знать шаблоны ООП и уметь проектировать сложные вычислительные решения
• Владеть SQL, PostgreSQL и Git
• Иметь опыт юнит- и интеграционного тестирования
• Знать основы линейного программирования (LP) и смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP)
• Иметь опыт промышленной разработки на Python уровня Senior
• Иметь опыт работы в области Operations Research, систем планирования производства (APS), логистики или Supply Chain Management
• Иметь 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, математическая статистика, методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP), C / C++ для оптимизации критичных вычислительных узлов, работа в Unix-подобных системах, принципы CI/CD, декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации, высшее техническое или математическое образование, специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам.

• Занятость на 3 месяца с опцией продления
• Удалённая работа из РФ или РБ
• Гражданство РФ или РБ