Транспортная логистика Wildberries - крупнейшая в стране. Мы развиваемся сами и формируем образ будущего. Транспортная логистика - это не только своевременная доставка товара в самые отдаленные уголки страны, это ещё и социальный проект, развивающий регионы, делающий жизнь людей лучше.
Наша команда создаёт модели и симуляции, которые позволяют прогнозировать и оптимизировать процессы логистики от планирования транспортных мощностей и складских операций до оценки влияния внешних факторов (сезонность, пиковые нагрузки, сбои в цепочке поставок).
Наши задачи:
• Разработка, реализация и анализ имитационных моделей сложных систем и процессов (например: логистических, производственных, транспортных систем, разработка цифровых двойников).
• Разработка новых алгоритмов и доработка существующих алгоритмов, применяемых в имитационном моделировании или для анализа его результатов.
• Улучшение производительности (скорость, точность, масштабируемость) разработанных моделей и их программной реализации.
• Анализ и оценка поведения систем через имитационное моделирование для выявления путей оптимизации или улучшения их работы.
• Адаптация имитационных моделей и алгоритмов под специфические условия и требования проекта.
• Поддержка существующей функциональности имитационных систем.
Необходимый опыт и навыки:
• Дискретная математика (теория графов, комбинаторика) и её применение для моделирования сетей с произвольным числом узлов (склады, офисы) и потоков.
• Теория вероятностей и математическая статистика: глубокое понимание для создания случайных процессов, дизайна экспериментов и анализа результатов моделирования.
• Линейная алгебра.
• Основы оптимизации (линейное/целочисленное программирование) для задач оптимизации в имитационном моделировании.
• Знание теории массового обслуживания, теории случайных процессов, методов статистического анализа выходных данных моделирования.
• Знание одного языка: Java (для интеграции с AnyLogic), C++, Python.
• Опыт программирования имитационных моделей в специализированных инструментах вроде AnyLogic (Java-интеграция), FlexSim или Simio для создания объемных схем реальных объектов и логистических процессов.
• Алгоритмы и структуры данных (DFS/BFS, динамическое программирование, жадные алгоритмы) – понимание их применения в контексте разработки моделей и обработки данных.
Что мы предлагаем:
Наша команда создаёт модели и симуляции, которые позволяют прогнозировать и оптимизировать процессы логистики от планирования транспортных мощностей и складских операций до оценки влияния внешних факторов (сезонность, пиковые нагрузки, сбои в цепочке поставок).
Наши задачи:
• Разработка, реализация и анализ имитационных моделей сложных систем и процессов (например: логистических, производственных, транспортных систем, разработка цифровых двойников).
• Разработка новых алгоритмов и доработка существующих алгоритмов, применяемых в имитационном моделировании или для анализа его результатов.
• Улучшение производительности (скорость, точность, масштабируемость) разработанных моделей и их программной реализации.
• Анализ и оценка поведения систем через имитационное моделирование для выявления путей оптимизации или улучшения их работы.
• Адаптация имитационных моделей и алгоритмов под специфические условия и требования проекта.
• Поддержка существующей функциональности имитационных систем.
Необходимый опыт и навыки:
• Дискретная математика (теория графов, комбинаторика) и её применение для моделирования сетей с произвольным числом узлов (склады, офисы) и потоков.
• Теория вероятностей и математическая статистика: глубокое понимание для создания случайных процессов, дизайна экспериментов и анализа результатов моделирования.
• Линейная алгебра.
• Основы оптимизации (линейное/целочисленное программирование) для задач оптимизации в имитационном моделировании.
• Знание теории массового обслуживания, теории случайных процессов, методов статистического анализа выходных данных моделирования.
• Знание одного языка: Java (для интеграции с AnyLogic), C++, Python.
• Опыт программирования имитационных моделей в специализированных инструментах вроде AnyLogic (Java-интеграция), FlexSim или Simio для создания объемных схем реальных объектов и логистических процессов.
• Алгоритмы и структуры данных (DFS/BFS, динамическое программирование, жадные алгоритмы) – понимание их применения в контексте разработки моделей и обработки данных.
Что мы предлагаем:
• Полная удаленка или свободное посещение офисов в Москве и Санкт-Петербурге
• IT-ипотека и оформление в аккредитованную IT-компанию
• Бесплатное питание в офисах, ДМС со стоматологией (после испытательного срока)
• Корпоративное обучение и IT-мероприятия
Наш процесс найма:
• 30-минутное HR интервью, чтобы рассказать о себе и узнать больше о вакансии
• Техническое интервью с нанимающим менеджером и сотрудником из команды (1 час)