- Страна
- Россия
- Зарплата
- 260 000 ₽ – 300 000 ₽
Middle+/Senior ML Engineer (Operations Research & Supply Chain)
Оценка ИИХорошее предложение для специалистов в OR с конкурентной зарплатой и удаленным форматом. Проект интересен отсутствием бюрократии и возможностью влиять на архитектуру, однако контрактная форма (ИП) и срок в 3 месяца могут быть менее стабильными, чем классический найм.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узкой области Operations Research (MILP, LP) и уверенного владения Python на уровне Senior. Требуется опыт в специфических доменах, таких как Supply Chain или логистика.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата 260 000 – 300 000 ₽ Gross соответствует рыночному уровню для Middle+/Senior специалистов в области Data Science и Operations Research в России. Верхняя планка в 300к является стандартом для опытных инженеров, хотя в топовых финтех-компаниях Senior-позиции могут оплачиваться выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#vacancy #remote #Вакансия #ML #MachineLearning #DataScience #OperationsResearch #Python #SupplyChain #вакансия #удаленка #ITjobs #MILP
🔥 Вакансия: Middle+/Senior ML Engineer (Operations Research & Supply Chain)| компания TopSelection
Крупная IT-компания ищет инженера для развития платформы интегрированного планирования.
Будете превращать бизнес-задачи логистики и производства в элегантные математические модели.
💰 Условия: 260 000 – 300 000 ₽ Gross
🌍 Удаленно (гражданство РФ)
⏳ 3 месяца с высокой опцией продления (full-time)
📃Оформление: по договору ИП
🛠 Чем предстоит заниматься:
• Разрабатывать модули планирования снабжения, производства и оптимизации запасов.
• Формализовать бизнес-требования в задачи математической оптимизации (LP, MILP).
• Писать чистый, поддерживаемый и протестированный код.
🧠 Наши must-have требования:
• Python на уверенном Senior-уровне (ООП, структуры данных, Big O, юнит-тесты).
• Опыт работы с SQL (PostgreSQL) и Git.
• Понимание основ линейного (LP) и смешанно-целочисленного программирования (MILP).
• Опыт в Operations Research, Supply Chain, логистике или APS-системах.
✨ Будет весомым плюсом:
• Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, Gurobi, CPLEX, SCIP.
• Знание C/C++ для ускорения вычислительных узлов.
• Опыт декомпозиции крупномасштабных задач оптимизации и CI/CD.
🚀 Почему это круто:
Реальные производственные задачи, сильный стек, отсутствие бюрократии и возможность повлиять на архитектуру платформы с нуля.
📩 Как откликнуться: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Git
- Operations Research
- Supply Chain
- MILP
- Pyomo
- OR-Tools
- PuLP
- Gurobi
- CPLEX
- SCIP
- C++
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области математической оптимизации.
Расскажите о разнице между LP и MILP задачами. В каких случаях использование целочисленных переменных критично для бизнес-логики?
Оценка практического опыта работы с инструментами оптимизации.
Какие солверы (Gurobi, CPLEX, SCIP) вы использовали и как вы подходите к выбору конкретного инструмента для задачи?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Как вы подходите к декомпозиции крупномасштабной задачи оптимизации, которая не решается солвером за приемлемое время?
Оценка качества кода и инженерной культуры.
Как вы организуете тестирование модулей оптимизации, учитывая, что результат может зависеть от точности солвера или входных данных?
Проверка знаний алгоритмов и структур данных.
Объясните концепцию Big O на примере алгоритма, который вы оптимизировали в своей практике.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
