7373 - Активный запрос: ML Engineer, Senior ❗️
7373 - Активный запрос: ML Engineer, Senior ❗️ 🔥 Важно! Срок подачи кандидатов до 03.11.2026 10:37 - Рейт: смотрим ваши ставки - Локация: Только РФ - Часовой пояс: МСК - Формат работы: Удаленно - Особые условия: Необходимо выполнить тестовое задание, запрашивайте информацию у менеджера - Проект: Аккредитованная российская IT-компания. - Длительность: До 6 месяцев - Возможность пролонгации: Да 📌 Основные задачи: - Разрабатывать модули планирования снабжения и производства: проектировать и реализовывать компоненты для календарного и производственного планирования и оптимизации запасов; формализация бизнес-задач как задач математической оптимизации (LP, MILP). ✅ Требования: - 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; - Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O; - Шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений; - SQL и работа с PostgreSQL; - Владение Git: работа с ветками, управление изменениями, разрешение конфликтов, создание Merge Requests, участие в Code Review; - Юнит- и интеграционное тестирование; - Разработка и анализ математических моделей линейного (LP) и смешанно-целочисленного (MILP) программирования; - Агентная разработка с использованием ИИ: постановка задач ИИ-агентам, управление контекстом, проверка и интеграция результатов в кодовую базу; - Высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, информационные технологии); - Технологический стек. Python (Senior), NumPy, asyncio; Pyomo, OR-Tools, PySCIPOpt, Gurobi/CPLEX/SCIP; PostgreSQL; Git, Docker, Unix-системы. ➕ Дополнительные требования: - 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): постановка задач с несколькими целями и анализ компромиссов между ними; - Настройка решателей (solver tuning): подбор параметров, переформулирование задач с учётом особенностей решателя, анализ его производительности; - Конкурентные и параллельные вычисления (concurrency, parallel computing): многопоточность, многопроцессность, параллельное выполнение вычислений; - Оптимизация математических моделей: сокращение размерности, устранение избыточных переменных и ограничений, улучшение математической постановки; - Профилирование и управление памятью: выявление узких мест по времени выполнения и потреблению памяти, снижение вычислительных затрат. - Работа с REST API: интеграция оптимизатора с приложением, обработка HTTP-запросов на запуск расчётов по действию пользователя, передача и проверка параметров, обработка ошибок, получение статуса и результатов; - Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам – преимущество. 📩 Просьба предоставлять CV вместе с ФИО, рейтом, локацией (страна + город) и оценкой +/- по требованиям. ✉️ Писать в Max