Инженер машинного обучения, направление Supply Network Planning (MLE SNP)

Deffic Компания

Information Technologies

Зарплата

По договорённости

На руки, до вычета НДФЛ · обсуждается

Локация

Не указано

Формат

Удалённо

Занятость

Полная занятость

Добавлено

26 October 2026

О вакансии

Что предстоит делать

Крупная ИТ компания ищет инженера машинного обучения для направления Supply Network Planning (MLE SNP). В рамках проекта разрабатывается платформа интегрированного планирования, включающая модули планирования снабжения и производства. Основные задачи – проектирование и реализация компонентов календарного и производственного планирования, формализация бизнес‑задач как задач математической оптимизации (LP, MILP), а также построение моделей дискретной и линейной оптимизации для реальных бизнес‑проблем. Требуется глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O, опыт работы с Python на уровне Senior, знание ООП и проектирование сложных вычислительных решений, работа с SQL и PostgreSQL, Git, юнит‑ и интеграционное тестирование. Дополнительно приветствуется опыт в Operations Research, системах планирования производства (APS), логистике и Supply Chain Management, а также практический опыт построения моделей оптимизации. В качестве плюсов считаются инструменты оптимизации (Pyomo, OR‑Tools, PuLP, COIN‑OR), решатели (Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK), математическая статистика, методы дискретной оптимизации, C/C++ для критичных узлов, работа в Unix‑подобных системах, CI/CD, декомпозиция крупномасштабных задач, высшее техническое или математическое образование и специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам. Заказчик предоставляет своё устройство. Работа удалённая, полный рабочий день, длительность 3 месяца с возможностью продления.

Требования

Что мы ждём от кандидата

Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O
Python (Senior уровень)
Шаблоны ООП и проектирование сложных вычислительных решений
SQL и работа с PostgreSQL, Git
Юнит‑ и интеграционное тестирование
Основы линейного программирования (LP) и смешанно‑целочисленного линейного программирования (MILP)
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
Будет плюсом: инструменты оптимизации: Pyomo, OR‑Tools, PuLP, COIN‑OR
Будет плюсом: решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK
Будет плюсом: математическая статистика, методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP)
Будет плюсом: C / C++ для оптимизации критичных вычислительных узлов
Будет плюсом: работа в Unix‑подобных системах, принципы CI/CD
Будет плюсом: декомпозиция крупномасштабных задач оптимизации
Будет плюсом: Высшее техническое или математическое образование (прикладная математика, кибернетика, информационные технологии)
Будет плюсом: Специализированные курсы по Discrete Optimization, Operations Research или алгоритмам