Инженер машинного обучения — дискретная оптимизация Опубликовано 03.11.2026
Что за роль
Задачи связаны с календарным и производственным планированием, оптимизацией запасов и решением бизнес-задач методами математической оптимизации. В работе используются модели линейного и смешанно-целочисленного программирования.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать компоненты для календарного и производственного планирования.
- Формализовать бизнес-задачи как задачи оптимизации и строить математические модели.
- Настраивать решатели, оптимизировать модели, профилировать вычисления и управлять памятью.
- Разрабатывать REST API и интегрировать результаты работы ИИ-агентов в кодовую базу.
- Работать с дискретной и многокритериальной оптимизацией, включая параллельные вычисления.
Требования
- Опыт промышленной разработки на Python на уровне Senior.
- Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности, ООП и тестирования.
- Знание SQL и PostgreSQL, опыт работы с Git и Code Review.
- Опыт в Operations Research, системах планирования производства, логистике или Supply Chain Management.
- Практический опыт построения моделей дискретной и линейной оптимизации для бизнес-задач.
- Опыт агентной разработки с использованием ИИ.
Будет плюсом
- Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR или решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK.
- Работа в Unix-подобных системах и знание принципов CI/CD.
- Специализированные курсы по дискретной оптимизации, Operations Research или алгоритмам.
Что мы предлагаем
- Полная занятость и возможность работать удалённо.
- Оплата: от 272 000 до 300 000 ₽.
Формируем профиль успеха...
Анализируем требования вакансии и данные рынка
Загружаем обзор рынка...
Анализируем тренды рынка и спрос на навыки
Новости Logistics
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев