ml engineer для планирования цепочек поставок

Axenix; United States; Remote; USD 112,000 - 179,000; Part time

Job summary

Axenix развивает платформу интегрированного планирования для крупного ритейла в секторе FMCG. Ваша задача — проектировать и реализовывать компоненты календарного и производственного планирования, работать над решениями по оптимизации запасов и формализации бизнес-задач в LP/MILP.

Требования: Senior по Python, знание алгоритмов, SQL/PostgreSQL, Git, модульное и интеграционное тестирование, агентная разработка и OPS/OR. Отрадная удаленная работа, проект длится 3 месяца, оплата до 230 000 ₽ по ИП.

Qualifications

• Сильные знания Python и проектов промышленной разработки.
• Глубокое владение алгоритмами и структурами данных, понимание Big O.
• Опыт ООП, шаблонов проектирования и разработки сложных вычислительных задач.
• Опыт SQL и PostgreSQL, Git, работа в командах (Merge Requests).
• Навык модульного и интеграционного тестирования и CI/CD.
• Практический опыт агентной разработки с ИИ и решений в OR/APS.
• Умение преобразовывать задачи в LP/MILP модели для реальных бизнес-целей.
• Понимание оптимизации и многокритериальных задач, опыт в логистике/Supply Chain.
• Опыт построения REST API, Unix-систем и Docker будет плюсом.

Responsibilities

• Проектировать и реализовывать компоненты календарного и производственного планирования.
• Разрабатывать решения для оптимизации запасов и календарного планирования.
• Формализовывать бизнес-задачи в LP/MILP и моделях оптимизации.
• Разрабатывать и анализировать математические модели оптимизации.
• Ставить задачи ИИ-агентам, управлять контекстом и интегрировать результаты в кодовую базу.

Skills

Senior Python

Algorithms & data structures

OO/Design patterns

SQL & PostgreSQL

Git & Code Review

Testing (unit/integration)

AI agent development

Operations Research / OR

Optimization modeling (LP/MILP)

Tools

Pyomo

OR-Tools

PuLP

COIN-OR

PySCIPOpt

Gurobi

CPLEX

SCIP

COPT

GLPK

Job description

Описание

Axenix развивает платформу интегрированного планирования для крупного ритейла в секторе FMCG. Проект включает модули планирования снабжения и производства, оптимизацию запасов и календарное планирование.

Задачи

• Проектировать и реализовывать компоненты календарного и производственного планирования
• Разрабатывать решения для оптимизации запасов
• Формализовать бизнес-задачи в математические модели линейного и смешанно-целочисленного программирования (LP/MILP)
• Разрабатывать и анализировать математические модели оптимизации
• Ставить задачи ИИ-агентам, управлять контекстом, проверять и интегрировать результаты в кодовую базу

Требования

• Уверенно владеть Python на уровне Senior и иметь опыт промышленной разработки
• Глубоко знать алгоритмы и структуры данных, понимать вычислительную сложность Big O
• Знать ООП, шаблоны проектирования и принципы разработки сложных вычислительных решений
• Иметь опыт работы с SQL и PostgreSQL
• Уверенно владеть Git: ветками, управлением изменениями, разрешением конфликтов, Merge Requests и Code Review
• Иметь опыт написания модульных и интеграционных тестов
• Иметь практический опыт агентной разработки с использованием ИИ
• Иметь опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain Management
• Иметь практический опыт построения моделей линейной и дискретной оптимизации для реальных бизнес-задач

Будет плюсом: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR, PySCIPOpt, решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK, CP / CP-SAT, многокритериальная оптимизация, настройка решателей, декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации, конкурентные и параллельные вычисления, профилирование, управление памятью, оптимизация математических моделей, разработка REST API, Unix-системы, Docker, CI/CD, высшее техническое или математическое образование

Условия

Оплата до 230 000 ₽ по ИП

Длительность проекта — 3 месяца с возможностью продления

Проектная работа