Middle+ / Senior ML Engineer (Supply Network Planning)
Оценка ИИИнтересная вакансия для специалистов в области математической оптимизации с возможностью удаленной работы. Проект предполагает работу со сложным стеком и серьезными алгоритмическими задачами, однако отсутствие информации о компании и уровне зарплаты снижает общую привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узкой области Operations Research, дискретной оптимизации и владения специфическим стеком (Gurobi, CPLEX, Pyomo). Требуется не просто знание Python, а серьезная математическая база и опыт работы с низкоуровневыми инструментами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиций Senior ML Engineer с узкой специализацией в Operations Research рыночные предложения в РФ и РБ обычно находятся в диапазоне от 350 000 до 550 000 рублей после налогов. Специалисты с опытом работы в Gurobi и CPLEX высоко ценятся из-за редкости навыков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle+ / Senior ML Engineer (Supply Network Planning)
Требования:
Senior по Python и глубокого понимания алгоритмов. Python: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR; решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK. Математическая статистика, дискретная оптимизация, LP/MILP. C/C++, Unix, CI/CD, декомпозиция задач оптимизации. Высшее техническое/математическое образование; курсы по Operations Research / Discrete Optimization. Важно: заказчик предоставляет устройство для работы.
Локация:*📍*Удалённо, РФ (предпочтительно) или РБ.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV ID: RM-29
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pyomo
- OR-Tools
- PuLP
- Gurobi
- CPLEX
- SCIP
- C++
- CI/CD
- Operations Research
- Discrete Optimization
- Linear Programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области линейного программирования.
В чем разница между LP и MILP с точки зрения вычислительной сложности и методов решения?
Оценка практического опыта работы с инструментами моделирования.
Какие преимущества и недостатки вы видите в использовании Pyomo по сравнению с OR-Tools для задач планирования сетей поставок?
Проверка навыков оптимизации производительности моделей.
Какие стратегии декомпозиции (например, декомпозиция Данцига-Вульфа или Бендерса) вы применяли для решения крупномасштабных задач оптимизации?
Оценка опыта работы с конкретными солверами.
Как вы подходите к настройке параметров Gurobi или CPLEX, если модель не сходится к оптимуму за приемлемое время?
Проверка инженерных навыков в контексте ML/Optimization.
Как вы организуете процесс CI/CD для моделей оптимизации, учитывая необходимость тестирования качества решений?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
