Databricks
Kinaxis Inc.
Machine Learning/Operations Research Platform Engineer
Über Kinaxis
Möchten Sie sich einem innovativen, marktführenden Unternehmen anschließen, in dem Sie Ihre Karriere wirklich voranbringen können? Bei Kinaxis nehmen wir unsere Kultur, unsere Technologie, unsere Kunden und uns selbst nicht zu ernst. Wenn Sie Teil einer unglaublichen Wachstumsgeschichte sein möchten, sind wir vielleicht genau der richtige Ort für Sie!
Im Jahr 1984 starteten wir als Team von drei Ingenieuren. Heute sind wir zu einer globalen Organisation mit über 2000 Mitarbeitern weltweit, 6 globalen Niederlassungen und einem erstklassigen Hauptsitz in Ottawa, Kanada, herangewachsen. Als Gewinner mehrerer Top-Arbeitgeber-Auszeichnungen weltweit sind wir stolz darauf, mit unseren Kunden und Mitarbeitern zusammenzuarbeiten, um einige der größten Herausforderungen der heutigen Lieferketten zu lösen.
Kinaxis ist ein weltweit führender Anbieter von moderner Supply Chain Orchestration, der komplexe globale Lieferketten steuert und die Menschen unterstützt, die sie verwalten. Unsere leistungsstarke, KI-gestützte Plattform bietet vollständige Transparenz und Sichtbarkeit über die gesamte Lieferkette hinweg und ermöglicht es unseren Kunden, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Renommierte globale Marken vertrauen uns, wenn es darum geht, die Agilität und Vorhersagbarkeit zu gewährleisten, die zur Bewältigung der heutigen Volatilität und Störungen erforderlich sind. Mit mehr als 40,000 Benutzern in über 100 Ländern erweitern wir unser Team, während wir weiterhin innovativ sind und die Art und Weise, wie wir unsere Kunden unterstützen, revolutionieren.
Über das Team
ML/OR Platform Engineers bei Kinaxis bauen die Infrastruktur und Software, die es ermöglicht, machine-learning-Modelle und Optimierungsalgorithmen zu trainieren, bereitzustellen, zu skalieren, zu überwachen und in unseren Supply-Chain-Anwendungen zu nutzen, während sie gleichzeitig direkt zu den Algorithmen selbst beitragen. Jeder von uns spielt eine wichtige Rolle bei der Erreichung unserer Arbeit, dem Aufbau unserer Kultur und der Erzielung einer globalen Wirkung. Jeden Tag sind wir befähigt, zusammenzuarbeiten, um unseren Kunden zu helfen, schnelle und sichere Planungsentscheidungen zu treffen. So schaffen wir einen besseren Planeten – füreinander, für unsere Kunden und für kommende Generationen. Unsere cloudbasierte Plattform Maestro stellt sicher, dass die Produkte, die wir brauchen – alles von Medikamenten und Autos bis hin zu alltäglichen Artikeln wie Zahnpasta – dann auf den Markt und in unsere Hände gelangen, wenn wir sie brauchen, mit minimalem ökologischen Fußabdruck. Unsere Kunden verfügen über Terabytes an Daten, die für die größten denkbaren Lieferketten analysiert werden müssen.
Standort
Ottawa oder Toronto, Kanada – Hybrid
Alle anderen kanadischen und US-amerikanischen Standorte – Remote
Status der Stelle
Dies ist eine bestehende Stellenausschreibung
Technologien, die wir verwenden
- C++/Python für die Kernentwicklung
- Kommerzielle mathematische Solver
- GPU-Computing
- Maestros branchenführende In-Memory-Datenserver-Technologie
- Visual Studio, JIRA, Confluence, Git
- Anspruchsvolle interne Testwerkzeuge zur Validierung von Korrektheit und Leistung
- Virtuelle und Cloud-Infrastruktur für Entwicklung, Support und Tests
#Intermediate #LI-EM1
Arbeiten mit Wirkung: Unsere Plattform hilft Unternehmen direkt bei der Steuerung der weltweiten Lieferketten. Wir sehen die Ergebnisse unserer Arbeit jeden Tag in der Welt, wenn wir volle Regale sehen, wenn Medikamente für unsere Lieben verfügbar sind und vieles mehr.
Arbeiten Sie mit Fortune 500-Marken zusammen: Unternehmen aus verschiedenen Branchen vertrauen darauf, dass wir ihnen helfen, ihre integrierte Geschäftsplanung und digitale Lieferkette zu kontrollieren. Zu unseren Kunden gehören Lockheed Martin, Unilever, P&G, ExxonMobil, Cisco und weitere.
Soziale Verantwortung bei Kinaxis: Unser Ausschuss für Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion (DEI) berät über Einstellungspraktiken, Schulungsmaterialien zur Leistungsbeurteilung und obligatorische Schulungen zu unbewussten Vorurteilen und Grundlagen der Inklusion. Nachhaltigkeit ist entscheidend für das, was wir tun, und wir verpflichten uns zu einer langfristigen Netto-Null-Betriebsstrategie. Wir engagieren uns in unseren Gemeinden und unterstützen Anliegen, bei denen wir die größte Wirkung erzielen können.
Weitere Informationen finden Sie auf der Kinaxis-Website unter kinaxis.com oder im Unternehmensblog unter blog.kinaxis.com.
Kinaxis heißt Kandidaten herzlich willkommen, sich unserer inklusiven Gemeinschaft anzuschließen. Wir bieten auf Anfrage Unterkünfte, um Fairness und Zugänglichkeit während unseres gesamten Rekrutierungsprozesses für alle Kandidaten, einschließlich derjenigen mit besonderen Bedürfnissen oder Behinderungen, zu gewährleisten. Wenn Sie eine Unterkunft benötigen, kontaktieren Sie uns bitte unter recruitmentprograms@kinaxis.com. Diese Kontaktinformationen sind nur für Anfragen zur Barrierefreiheit bestimmt und können nicht zur Erkundigung des Bewerbungsstatus verwendet werden.
Kinaxis verpflichtet sich, einen fairen und transparenten Rekrutierungsprozess zu gewährleisten. Wir setzen künstliche Intelligenz (KI)-Tools in der ersten Phase des Rekrutierungsprozesses ein, um eingereichte Lebensläufe mit der Stellenbeschreibung zu vergleichen und Kandidaten zu identifizieren, deren Ausbildung, Erfahrung und Fähigkeiten am besten mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Nach der ersten Prüfung werden alle nachfolgenden Entscheidungen bezüglich Ihrer Bewerbung, einschließlich der endgültigen Auswahl, von unserem menschlichen Rekrutierungsteam getroffen. KI trifft keine endgültigen Einstellungsentscheidungen.
Ihre Aufgaben
- Untersuchung neuartiger Techniken, die klassenführende Heuristiken mit Optimierung und ML kombinieren
- Übersetzung von realen Supply-Chain-Management-Anwendungsfällen in mathematische Modelle
- Leitung des Designs und der Implementierung von mathematischen Modellen und ML-Systemen
- Definition von Teststrategien und Entwicklung umfassender Testpläne
- Schreiben von Unit-Tests, Integrationstests und Debugging zur Gewährleistung robuster und fehlerfreier Software
- Entwurf, Entwicklung und Wartung von automatisierten Testskripten für funktionale Tests, Regressionstests und Leistungstests unter Verwendung von Test-Frameworks und -Tools
- Enge Zusammenarbeit mit Ihren agilen Teammitgliedern und anderen Stakeholdern
Was wir suchen
- MSc oder PhD in Informatik, Machine Learning, Operations Research, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
- 3+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Lieferung kommerzieller Software
- Praktische Kenntnisse in C++, einschließlich objektorientiertem Design und Entwurfsmustern, Unit-Tests
- Erfahrung im Aufbau und der Wartung verteilter Dienste und Frameworks in C++ und Python
- Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von ML- oder Optimierungs-Workloads in Cloud- oder containerisierten Umgebungen
- Eine Vorliebe für Datenstrukturen und Algorithmen sowie der Wunsch, sie in der realen Welt anzuwenden
- Praktische Kenntnisse von mathematischer Optimierung und Mixed-Integer-Programming-Konzepten
- Vertrautheit mit kommerziellen Optimierungssolvern (Gurobi, Xpress, CPLEX) und deren Anwendung in Produktionssystemen
- Fähigkeit, automatisierte Testskripte für funktionale Tests, Regressionstests und Leistungstests unter Verwendung von Test-Frameworks und -Tools zu entwerfen, zu entwickeln und zu warten
- Fähigkeit, Möglichkeiten zur Beschleunigung des SDLC durch innovative Anwendung von KI oder anderen Werkzeugen zu finden, unter Beibehaltung der Architekturbeständigkeit, des sicheren Designs und der Codequalitätsstandards
- Fähigkeit, KI-generierten Code rigoros auf Korrektheit, architektonische Eignung, Integrationsrisiko und Unterstützung von Randfällen mit einer Wachstumsmentalität und einer Neigung zum Experimentieren zu überprüfen
- Vertrautheit mit GPU-beschleunigten Computing-Frameworks, verteilten Optimierungssystemen oder High-Performance-Computing-Umgebungen ist sehr wünschenswert
Nice-to-Have
- Kenntnisse im Supply-Chain-Management (Demand Planning, MRP, S&OP, Capacity Planning)
- Erfahrung mit GPU-Computing, NVIDIA CUDA, cuOpt, PDLP oder groß angelegten Optimierungssystemen
- Erfahrung mit MLOps, Modell-Lifecycle-Management, Trainings-Pipelines und Inferenzdiensten
Menschen sind bei Kinaxis wichtig, und hier sind einige der Vergünstigungen und Leistungen, die wir anbieten und die je nach Standort und Mitarbeiter variieren können:
- Flexible Urlaubsregelungen und Kinaxis-Tage (betriebsweite freie Tage)
- Flexible Arbeitsoptionen
- Programme für körperliches und geistiges Wohlbefinden
- Regelmäßig stattfindende virtuelle Fitnesskurse
- Mentorenprogramme, Schulungen und Karriereentwicklung
- Anerkennungsprogramme und Empfehlungsprämien
- Hackathons
