Canadá
Databricks
Kinaxis Inc.
Ingeniero de plataformas de Machine Learning y Investigación Operativa
RemotoCanadá
Canadá
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Kinaxis
¿Buscas unirte a una empresa innovadora y líder en el mercado donde realmente puedas impulsar tu carrera? En Kinaxis nos tomamos muy en serio la cultura, la tecnología, los clientes y, sobre todo, no tomarnos demasiado en serio a nosotros mismos. Si buscas formar parte de una increíble historia de crecimiento, ¡podríamos ser el lugar ideal para ti!
En 1984, comenzamos como un equipo de tres ingenieros. Hoy, hemos crecido hasta convertirnos en una organización global con más de 2000 empleados en todo el mundo, 6 oficinas globales y una sede de primer nivel en Ottawa, Canadá. Como ganadores de varios premios a los mejores empleadores a nivel mundial, estamos orgullosos de trabajar con nuestros clientes y empleados para resolver algunos de los mayores desafíos que enfrentan las cadenas de suministro actuales.
Kinaxis es un líder global en la orquestación moderna de la cadena de suministro, impulsando cadenas de suministro globales complejas y apoyando a las personas que las gestionan. Nuestra potente plataforma, con tecnología de IA, proporciona transparencia y visibilidad total en las cadenas de suministro de extremo a extremo, permitiendo a nuestros clientes tomar decisiones más rápidas y mejores. Contamos con la confianza de marcas globales de renombre para proporcionar la agilidad y previsibilidad necesarias para navegar la volatilidad y disrupción actuales. Con más de 40,000 usuarios en más de 100 países, estamos ampliando nuestro equipo a medida que continuamos innovando y revolucionando la forma en que apoyamos a nuestros clientes.
Sobre el equipo
Los ingenieros de plataforma de ML/OR en Kinaxis construyen la infraestructura y el software que permiten que los modelos de machine-learning y los algoritmos de optimización sean entrenados, desplegados, escalados, monitoreados y utilizados en nuestras aplicaciones de cadena de suministro, mientras contribuyen directamente a los algoritmos mismos. Cada uno de nosotros desempeña un papel importante en la realización de nuestro trabajo, la construcción de nuestra cultura y la generación de un impacto global. Cada día, estamos facultados para trabajar juntos y ayudar a nuestros clientes a tomar decisiones de planificación rápidas y seguras. Así es como creamos un planeta mejor: para nosotros, para nuestros clientes y para las generaciones venideras. Nuestra plataforma basada en la nube, Maestro, garantiza que los productos que necesitamos (desde medicamentos y automóviles hasta artículos cotidianos como pasta de dientes) lleguen al mercado y a nuestras manos cuando los necesitamos, con una huella ecológica mínima. Nuestros clientes tienen terabytes de datos que deben analizarse para las cadenas de suministro más grandes que se puedan imaginar.
Ubicación
Ottawa o Toronto, Canadá - Híbrido
Todas las demás ubicaciones en Canadá y EE. UU. - Remoto
Estado de la vacante
Esta es una vacante de empleo existente
Tecnologías que utilizamos
- C++/Python para el desarrollo central
- Solucionadores matemáticos comerciales
- Computación GPU
- Tecnología de servidor de datos en memoria líder en el mercado de Maestro
- Visual Studio, JIRA, Confluence, Git
- Herramientas de prueba internas sofisticadas para validar la precisión y el rendimiento
- Infraestructura virtual y en la nube para desarrollo, soporte y pruebas
#Intermediate #LI-EM1
Trabaja con impacto: Nuestra plataforma ayuda directamente a las empresas a impulsar las cadenas de suministro del mundo. Vemos los resultados de lo que hacemos en el mundo todos los días, cuando vemos los estantes de las tiendas abastecidos, cuando los medicamentos están disponibles para nuestros seres queridos y mucho más.
Trabaja con marcas de Fortune 500: Empresas de todos los sectores confían en nosotros para ayudarles a tomar el control de su planificación empresarial integrada y su cadena de suministro digital. Algunos de nuestros clientes incluyen Lockheed Martin, Unilever, P&G, ExxonMobil, Cisco y más.
Responsabilidad social en Kinaxis: Nuestro Comité de Diversidad, Equidad e Inclusión interviene en las prácticas de contratación, los materiales de capacitación para la evaluación de talentos y la capacitación obligatoria sobre sesgos inconscientes y fundamentos de inclusión. La sostenibilidad es clave para lo que hacemos y estamos comprometidos con una estrategia de operaciones netas cero a largo plazo. Estamos involucrados en nuestras comunidades y apoyamos causas donde podemos generar el mayor impacto.
Para obtener más información, visita el sitio web de Kinaxis en kinaxis.com o el blog de la empresa en blog.kinaxis.com.
Kinaxis invita a los candidatos a postularse a nuestra comunidad inclusiva. Proporcionamos adaptaciones bajo solicitud para garantizar la equidad y la accesibilidad durante todo nuestro proceso de contratación para todos los candidatos, incluidos aquellos con necesidades específicas o discapacidades. Si necesitas una adaptación, comunícate con nosotros a recruitmentprograms@kinaxis.com. Esta información de contacto es solo para solicitudes de accesibilidad y no puede utilizarse para consultar sobre el estado de las solicitudes.
Kinaxis se compromete a garantizar un proceso de contratación justo y transparente. Utilizamos herramientas de inteligencia artificial (IA) en la etapa inicial del proceso de contratación para comparar los currículums enviados con la descripción del puesto, con el fin de identificar a los candidatos cuya educación, experiencia y habilidades coincidan más estrechamente con los requisitos del puesto. Después de la evaluación inicial, todas las decisiones posteriores sobre tu solicitud, incluida la selección final, son tomadas por nuestro equipo de contratación humano. La IA no toma ninguna decisión final de contratación.
Lo que harás
- Investigar técnicas novedosas que combinen heurísticas líderes en su clase con optimización y ML
- Traducir casos de uso de gestión de la cadena de suministro del mundo real en modelos matemáticos
- Liderar el diseño y la implementación de modelos matemáticos y sistemas de ML
- Definir estrategias de prueba y desarrollar planes de prueba integrales
- Escribir pruebas unitarias, pruebas de integración y depuración para garantizar un software robusto y libre de errores
- Diseñar, desarrollar y mantener scripts de prueba automatizados para pruebas funcionales, de regresión y de rendimiento utilizando marcos y herramientas de prueba
- Colaborar estrechamente con los miembros de tu equipo ágil y otras partes interesadas
Lo que buscamos
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Investigación de Operaciones, Ingeniería o campo relacionado
- 3+ años de experiencia en desarrollo de software, historial de entrega de software comercial
- Conocimiento práctico de C++, incluyendo diseño orientado a objetos y patrones de diseño, pruebas unitarias
- Experiencia en la construcción y mantenimiento de servicios y marcos distribuidos en C++ y Python
- Experiencia en el despliegue y operación de cargas de trabajo de ML u optimización en entornos de nube o contenedorizados
- Amor por las estructuras de datos y algoritmos, y el deseo de aplicarlos en el mundo real
- Conocimiento práctico de optimización matemática y conceptos de programación entera mixta
- Familiaridad con solucionadores de optimización comerciales (Gurobi, Xpress, CPLEX) y su aplicación en sistemas de producción
- Capacidad para diseñar, desarrollar y mantener scripts de prueba automatizados para pruebas funcionales, de regresión y de rendimiento utilizando marcos y herramientas de prueba
- Capacidad para encontrar oportunidades para acelerar el SDLC a través de la aplicación innovadora de IA u otras herramientas, manteniendo la consistencia de la arquitectura, el diseño seguro y los estándares de calidad del código
- Capacidad para revisar rigurosamente el código generado por IA en cuanto a precisión, ajuste arquitectónico, riesgo de integración y soporte de casos extremos, con una mentalidad de crecimiento y predisposición a la experimentación
- Es altamente deseable la familiaridad con marcos de computación acelerada por GPU, sistemas de optimización distribuidos o entornos de computación de alto rendimiento
Deseable
- Conocimiento de gestión de la cadena de suministro (planificación de la demanda, MRP, S&OP, planificación de capacidad)
- Experiencia con computación GPU, NVIDIA CUDA, cuOpt, PDLP o sistemas de optimización a gran escala
- Experiencia con MLOps, gestión del ciclo de vida de modelos, tuberías de entrenamiento y servicios de inferencia
Las personas importan en Kinaxis y aquí hay algunas de las ventajas y beneficios que ofrecemos, que pueden variar según la ubicación y el empleado:
- Vacaciones flexibles y Kinaxis Days (días libres en toda la empresa)
- Opciones de trabajo flexibles
- Programas de bienestar físico y mental
- Clases virtuales de fitness programadas regularmente
- Programas de mentoría, capacitación y desarrollo profesional
- Programas de reconocimiento y recompensas por referencias
- Hackathons
Más oportunidades con un solo perfil
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