Senior ML Engineer (AI)
Оценка ИИИнтересная вакансия для специалистов в области AI и OR с возможностью удаленной работы. Четкие требования и фокус на сложные математические задачи делают её привлекательной для сильных инженеров, хотя отсутствие указанной вилки зарплаты и названия компании снижает прозрачность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узкой области Operations Research и дискретной оптимизации наряду с Senior-уровнем разработки на Python. Требуется опыт работы со специфическими решателями (Gurobi, CPLEX) и математическое образование.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior ML Engineer со специализацией в Operations Research на российском рынке зарплаты обычно выше среднего по ML из-за дефицита кадров. Указанный диапазон 300-500к рублей является стандартом для опытных разработчиков в крупных тех-компаниях и финтехе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior ML Engineer (AI)
Требования:
Опыт промышленной разработки на Python на уровне Senior, ООП, алгоритмы и структуры данных. Опыт в Operations Research, APS, логистике или Supply Chain. Разработка моделей LP / MILP и решение задач оптимизации. Знание Pyomo, OR-Tools, PuLP, Gurobi, CPLEX, SCIP. Опыт работы с SQL, PostgreSQL, Git, Docker, Unix. Unit-тесты, Code Review, CI/CD, использование ИИ-агентов. Высшее техническое или математическое образование. Будет плюсом: декомпозиция и многокритериальная оптимизация, CP-SAT, настройка решателей, параллельные вычисления, профилирование, REST API и дополнительное обучение в Operations Research и Discrete Optimization.
Локация:*📍*Удалённо, РФ.
Контакт для отклика: Откликнуться или Откликнуться +CV
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Git
- Python
- SQL
- CI/CD
- PostgreSQL
- Docker
- REST API
- Unix
- Operations Research
- Supply Chain
- Pyomo
- Gurobi
- CPLEX
- OR-Tools
- PuLP
- MILP
- LP
- SCIP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта в ключевой компетенции вакансии — математическом программировании.
Расскажите о самом сложном проекте, где вы использовали MILP. С какими проблемами производительности решателя вы столкнулись и как их оптимизировали?
Оценка навыков работы с инструментами оптимизации.
В каких случаях вы предпочтете использовать OR-Tools вместо Pyomo, и наоборот? Какие преимущества у CP-SAT для задач планирования?
Проверка инженерной культуры и навыков Python.
Как вы организуете тестирование моделей оптимизации, учитывая, что входные данные могут сильно менять время поиска решения?
Оценка понимания бизнес-контекста (Supply Chain/Logistics).
Как вы подходите к декомпозиции крупной задачи логистической оптимизации, которая не решается целиком за приемлемое время?
Проверка навыков работы с данными и SQL.
Опишите ваш опыт проектирования схем данных в PostgreSQL для хранения параметров и результатов работы оптимизационных моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
