Senior ML Engineer по математической оптимизации

Что за роль

Axenix ищет ML Engineer в направление Supply Network Planning. Проект посвящён платформе интегрированного планирования для крупного ритейла в секторе FMCG: разработке модулей планирования снабжения и производства, оптимизации запасов и календарному планированию. В работе сочетаются Operations Research, математическая оптимизация и агентная разработка с использованием ИИ.

Что предстоит делать

• Проектировать и реализовывать компоненты календарного и производственного планирования.
• Разрабатывать решения для оптимизации запасов и анализировать их поведение на бизнес-задачах.
• Формализовывать задачи снабжения и производства в математические модели линейного и смешанно-целочисленного программирования (LP/MILP).
• Разрабатывать и анализировать математические модели оптимизации, применяя подходящие алгоритмы и решатели.
• Ставить задачи ИИ-агентам, управлять контекстом, проверять полученные результаты и интегрировать их в кодовую базу.
• Писать unit- и integration-тесты, работать с изменениями кода через Git, Merge Requests и Code Review.

Что потребуется

• Уверенное владение Python и опыт промышленной разработки; в вакансии отдельно отмечен senior-уровень навыка.
• Глубокое понимание алгоритмов, структур данных и вычислительной сложности Big O.
• Знание ООП, шаблонов проектирования и принципов разработки сложных вычислительных решений.
• Опыт работы с SQL и PostgreSQL, Git, unit- и integration-тестами.
• Практический опыт агентной разработки с использованием ИИ.
• Опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain Management и практическое построение моделей линейной и дискретной оптимизации.

В качестве преимуществ указаны Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR, PySCIPOpt и решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT или GLPK. Также полезны знания CP/CP-SAT, многокритериальной оптимизации, декомпозиции крупномасштабных задач, параллельных вычислений, профилирования, REST API, Unix, Docker и CI/CD; техническое или математическое высшее образование.

Что важно знать

Проект рассчитан на три месяца с возможностью продления. Оплата указана до 230 000 ₽ по ИП. Основная специализация — математическая оптимизация задач планирования в цепочках поставок; для отклика указан Telegram-контакт @kiiiiyanu.