ML Engineer (Middle+ / Senior, Supply Network Planning)

#вакансия #remote #ML #Python #SupplyChain #Optimization #AIagents

ML Engineer (Middle+ / Senior) - Supply Network Planning

Условия:
▫️Full-time, удалённо из РФ
▫️Оплата до 230 000 ₽ по ИП
▫️Длительность проекта 3 месяца с возможностью продления

Компания Axenix развивает платформу интегрированного планирования для крупного ритейла (сектор FMCG) и ищет ML Engineer в направление Supply Network Planning (SNP).
Проект связан с разработкой модулей планирования снабжения и производства, оптимизацией запасов и календарным планированием. Важная часть работы - применение методов математической оптимизации и использование ИИ-агентов в процессе разработки.

Технологический стек: Python, NumPy, asyncio, Pyomo, OR-Tools, PySCIPOpt, Gurobi/CPLEX/SCIP, PostgreSQL, Git, Docker, Unix.

Основные задачи:
▫️Проектирование и реализация компонентов календарного и производственного планирования.
▫️Разработка решений для оптимизации запасов.
▫️Формализация бизнес-задач в математические модели линейного и смешанно-целочисленного программирования (LP/MILP).
▫️Разработка и анализ математических моделей оптимизации.
▫️Постановка задач ИИ-агентам, управление контекстом, проверка и интеграция результатов в кодовую базу.

Требования:
▫️Уверенное владение Python на уровне Senior, опыт промышленной разработки.
▫️Глубокое знание алгоритмов и структур данных, понимание вычислительной сложности Big O.
▫️Знание ООП, шаблонов проектирования и принципов разработки сложных вычислительных решений.
▫️Опыт работы с SQL и PostgreSQL.
▫️Уверенное владение Git: ветки, управление изменениями, разрешение конфликтов, Merge Requests, Code Review.
▫️Опыт написания unit- и integration-тестов.
▫️Практический опыт агентной разработки с использованием ИИ.
▫️Опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain Management.
▫️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: многопоточность, многопроцессность.
▫️Профилирование, управление памятью и оптимизация математических моделей.
▫️Разработка REST API.
▫️Unix-системы, Docker, CI/CD.
▫️Высшее техническое или математическое образование.

📩 Отклик: Показать контакты