AX
Axenix (ранее Accenture)
Middle Optimization Analyst / Operations Research Specialist
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение13 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Ищем Middle Optimization Analyst для разработки и внедрения математических моделей оптимизации бизнес-процессов.
Основное направление работы - создание комплексных аналитических решений, объединяющих прогнозирование спроса на основе Machine Learning и математическую оптимизацию.
Какие задачи вам предстоят:
- Разработка математических моделей оптимизации для решения прикладных бизнес-задач
- Формализация бизнес-требований в виде математических моделей: целевых функций, переменных и ограничений
- Решение задач линейного (LP), смешанного целочисленного (MILP) и нелинейного программирования (NLP)
- Интеграция прогнозов спроса и результатов ML-моделей в оптимизационные алгоритмы
- Разработка оптимизационных моделей для управления запасами, планирования поставок и производства с учетом прогнозного спроса
- Учет неопределенности прогнозов, сценариев спроса и бизнес-ограничений при поиске оптимальных решений
- Совместная работа с Data Scientist над комплексными решениями, объединяющими прогнозирование и оптимизацию
- Разработка и реализация оптимизационных алгоритмов на Python с использованием специализированных библиотек и решателей
- Проведение вычислительных экспериментов, сценарного анализа и оценки чувствительности моделей
- Анализ результатов оптимизации, оценка экономической эффективности и подготовка рекомендаций для бизнеса
- Повышение производительности оптимизационных моделей и участие в их внедрении в промышленную эксплуатацию
Здорово, если у вас есть:
- Опыт работы в математической оптимизации, Operations Research или смежных аналитических направлениях от 2 лет
- Хорошее понимание методов математического программирования (LP, MILP)
- Практический опыт разработки математических моделей с целевыми функциями и ограничениями
- Уверенное владение Python, Pandas, NumPy
- Опыт работы с библиотеками математической оптимизации: Pyomo, PuLP, CVXPY, PySCIPOpt или аналогами
- Опыт использования решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, HiGHS, CBC или…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU