Ecom.tech
Data Scientist (Алгоритмы оптимизации)
- Оптимизация логистических процессов
- Python
- SQL
- Маршрутизация
- Математическое программирование
- Математическая статистика
О команде:
От успешного соискателя мы ожидаем:
-
Знание основ линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики;
-
Уверенное владение Python и/или C++;
-
Знание классических задач комбинаторной оптимизации (задача коммивояжера, задача о маршрутизации транспортных средств, задача об упаковке в контейнеры) и соответствующих алгоритмов их решения;
-
Практический опыт решения оптимизационных задач на солверах (Google OR Tools, Gurobi, IBM Cplex, CBC и пр.) или с разработкой собственного солвера.
Будет плюсом:
-
Глубокое понимание алгоритмов для решения следующих классов задач: линейное программирование, целочисленное программирование, комбинаторная оптимизация;
-
Опыт применения численных методов линейной алгебры;
-
Опыт работы с Reinforcement Learning;
-
Опыт работы с имитационным моделированием.
Чем предстоит заниматься:
-
Строить модели оптимизации, и решать их. Модели как линейного/линейно-целочисленного программирования, так и модели программирования в ограничениях;
-
Взаимодействовать с бизнесом, понимать их ограничения, описывать плюсы и минусы различных подходов к оптимизации;
-
Помогать продуктовым командам интегрировать модели в продукты;
-
Проводить сравнительный анализ доработок и оптимизаций;
-
Проверять продуктовые гипотезы;
-
Искать узкие места в работе с маршрутами и заказами;
-
Повышать эффективность доставки заказов курьерами на различных видах транспорта.
Стек:
Разработка: Python, FastAPI, GitLab, Docker, Grafana.
Солверы: OR Tools, HiGHs.
Процессы: Jira, Confluence.