Middle+/Senior Machine Learning Engineer (Supply Network Planning)
Оценка ИИИнтересная роль для опытных специалистов в узкой нише OR/ML с возможностью удаленной работы. Однако отсутствие указания вилки зарплаты и названия компании снижает прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в специфической области Operations Research и математической оптимизации (LP/MILP), а также строгими требованиями к алгоритмической подготовке.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиций уровня Senior MLE с глубокой специализацией в Operations Research на российском рынке зарплаты обычно начинаются от 350 000 рублей и могут достигать 550 000+ рублей в зависимости от сложности задач и опыта кандидата. Данная вакансия соответствует высокому рыночному спросу на редких специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle+/Senior Machine Learning Engineer
Требования:
Направление Supply Network Planning (MLE SNP). Senior Python, алгоритмы, структуры данных, Big O, ООП. SQL, PostgreSQL, Git, юнит- и интеграционное тестирование. Знание LP/MILP и опыт промышленной разработки на Python. Опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain Management. Практический опыт разработки моделей линейной и дискретной оптимизации для бизнес-задач. Будет плюсом: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR, Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK, C/C++, Unix/Linux, CI/CD, математическая статистика и профильное образование. Важно: заказчик отправляет свое устройство.
Локация:*📍*Удалённо. РФ (предпочтительно) или РБ.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Git
- C++
- Linux
- CI/CD
- Pyomo
- OR-Tools
- PuLP
- Gurobi
- CPLEX
- SCIP
- Unit Testing
- Integration Testing
- Operations Research
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта в Supply Network Planning и Operations Research.
Расскажите о самом сложном кейсе оптимизации цепочки поставок, который вы реализовывали с помощью MILP.
В стеке указаны специализированные солверы.
В каких случаях вы предпочтете Gurobi или CPLEX бесплатному солверу типа CBC или GLPK?
Требуется знание Big O и алгоритмов.
Как вы подходите к оптимизации производительности Python-кода при работе с большими графами или матрицами в задачах планирования?
Упоминается юнит- и интеграционное тестирование.
Как вы организуете тестирование корректности работы математических моделей оптимизации?
Упоминается C++ как плюс.
Был ли у вас опыт написания расширений на C++ для ускорения критических участков ML-пайплайнов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
