Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Allegiant
Лас-Вегас, Соединенные Штаты4 месяца назад
80 000 – 100 000 USD
в год
Грейд
Middle
Опыт работы
от 2 лет
Формат работы
Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Инженер по оптимизации – коммерческий отдел трансформирует сложные коммерческие решения в модельные решения, которые повышают прибыльность и автоматизируют ручные процессы. Эта должность сочетает навыки моделирования операций с основами программной инженерии для создания надежных, готовых к производству рабочих процессов. Они будут итерировать существующую логику оптимизации для улучшения результатов модели, стимулировать автоматизацию в производственных системах, отлаживать ошибки в повторяющихся запусках и сотрудничать с заинтересованными сторонами по запросам на новые функции. Эта роль тесно сотрудничает с командой коммерческого анализа данных для интеграции предиктивных моделей в предписывающие процессы. Ожидается, что сотрудник будет постоянно повышать свою квалификацию в соответствующих областях и работать над владением назначенными системами. Мы приветствуем всех людей с разнообразным опытом и знаниями для подачи заявок. Наша компания ценит уникальные точки зрения и таланты, которые каждый человек приносит в нашу команду.
• Формулирование коммерческих задач авиакомпаний в строгие количественные модели, применяя методы исследования операций, анализа данных, статистики и эконометрики для увеличения доходов и снижения затрат • Создание и улучшение моделей оптимизации в системах поддержки принятия решений на базе Python путем уточнения предположений, ограничений, формулировок целей и стратегий решения для повышения производительности и стабильности • Разработка и проведение структурированных оценок функций моделей, предположений и изменений параметров в моделях оптимизации с использованием бэктестинга, контролируемых экспериментов или симуляции для оценки влияния на качество решения, стабильность и бизнес-результаты • Сотрудничество с командой коммерческого анализа данных для разработки и интеграции решений машинного обучения в соответствующие инструменты поддержки принятия решений • Извлечение, преобразование и загрузка данных из структурированных/неструктурированных облачных и не облачных источников через Python и SQL для создания надежных входных данных для моделей принятия решений и повторяющихся рабочих процессов • Поддержка производственных систем от начала до конца, включая устранение неполадок с данными/моделями, диагностику проблем с производительностью или стабильностью, а также внедрение улучшений для надежности, мониторинга и обработки ошибок • Взаимодействие с заинтересованными сторонами для определения требований, реализации улучшений и предоставления улучшений пользовательского интерфейса в инструментах поддержки принятия решений • Коммуникация аналитических результатов, поведения модели и компромиссов посредством четкой документации, отчетности и презентаций, которые облегчают понимание как техническими, так и нетехническими заинтересованными сторонами/пользователями • Самостоятельное определение и выполнение рефакторингов, которые стимулируют автоматизацию, повышают производительность, уменьшают избыточность и увеличивают поддерживаемость • Вклад в культуру непрерывного совершенствования путем документирования методологий, применения лучших практик кодирования, самостоятельного обучения в соответствующих математических/компьютерных науках и отслеживания тенденций в авиационной отрасли • Моделирование стандартов обслуживания клиентов Allegiant в личных действиях и при предоставлении руководящих указаний • Другие обязанности по мере необходимости
Будет рассмотрена комбинация образования и опыта. Должен иметь разрешение на работу в США, как определено Законом об иммиграции 1986 года. Должен пройти проверку на наличие судимости. Образование: Степень бакалавра в области прикладной математики, исследования операций, промышленной инженерии, анализа данных, статистики или смежной области. Годы опыта: Минимум два (2) года опыта работы в технической среде.
• Опыт написания кода производственного качества на Python с использованием библиотек, таких как Pandas/NumPy, и продвинутых методов, таких как векторизация и распараллеливание • Прочная основа в методах исследования операций, включая линейное/нелинейное/целочисленное программирование, сетевые/назначенческие модели, симуляцию и/или стохастическую оптимизацию • Опыт построения моделей оптимизации с использованием библиотек Python, таких как PuLP, Pyomo, OR-Tools, SciPy и т. д. • Понимание методов предиктивного моделирования и прогнозирования, таких как машинное обучение, временные ряды, глубокое обучение, обучение с подкреплением и т. д., и их реализация на Python (например, scikit-learn, Prophet, PyTorch, TensorFlow) • Знание статистических концепций, таких как регрессия и тестирование гипотез для оценки экспериментов • Компетентность в запросах данных с использованием SQL и выполнении разведочного анализа • Способность четко общаться с пользователями и заинтересованными сторонами по поводу запросов на функции, выбора моделей и результатов экспериментов с помощью визуализаций, отчетов и демонстраций • Продемонстрированная инициатива, любопытство и мышление, ориентированное на владение, в быстро меняющейся среде Описанные здесь физические требования и рабочая среда являются представительными для тех, которые должны быть выполнены членом команды для успешного выполнения основных функций этой роли. Разумные приспособления могут быть сделаны для того, чтобы люди с ограниченными возможностями могли выполнять основные функции этой роли.
Офис – При выполнении обязанностей по этой работе член команды регулярно обязан стоять, сидеть, разговаривать, слышать, видеть, тянуться, наклоняться, стоять на коленях и использовать руки и пальцы для управления компьютером, клавиатурой, принтером и телефоном. Может потребоваться поднимать, толкать, тянуть или переносить до 20 фунтов. Может потребоваться работать в различные смены/дни в круглосуточном режиме. Регулярное посещение является требованием этой роли. Воздействие умеренного шума (например, в офисном помещении с компьютерами, телефонами, принтерами и проходящими людьми), колебания температуры и освещения. Способность работать в ограниченном пространстве, а также способность сидеть за компьютерным терминалом в течение длительного времени. Возможны некоторые командировки.
• Степень магистра или выше в смежной области • Опыт работы с задачами авиационной экономики, такими как планирование маршрутов, распределение мощностей, составление расписаний, ценообразование и управление доходами • Опыт работы с коммерческими решателями, такими как Gurobi, CPLEX, FICO Xpress и т. д. • Знакомство с облачными сервисами/средами выполнения моделей (например, AWS) и практиками контроля версий (например, GitHub) • Знакомство с разработкой фронтенда на JavaScript и Excel VBA • Свободное владение инструментами генеративного ИИ для ускорения процесса разработки программного обеспечения, такими как GitHub Copilot и Claude Code
Компенсация: 80 000 – 100 000 USD в год
Визовая поддержка доступна Нет Разделение прибыли Медицинская/Стоматологическая/Зрение/Жизнь/Страхование от нетрудоспособности Возмещение медицинских расходов на поездки Юридическое страхование, страхование от кражи личных данных и страхование домашних животных 401K с соответствующим вкладом работодателя Программа покупки акций для сотрудников Программа помощи сотрудникам Льготы на авиаперелеты Оплачиваемый отпуск, праздники и больничные
Льготы для неполного рабочего дня: Разделение прибыли Возмещение медицинских расходов на поездки Юридическое страхование, страхование от кражи личных данных и страхование домашних животных 401K с соответствующим вкладом работодателя Программа покупки акций для сотрудников Программа помощи сотрудникам Льготы на авиаперелеты Больничные
Compensation: 80,000 – 100,000 USD per year
Summary The Optimization Engineer – Commercial transforms complex commercial decisions into model-based solutions that improve profitability outcomes and automate manual processes. The position combines operations research modeling skills with software engineering fundamentals to deliver reliable, production-ready workflows. They will iterate on existing optimization logic to enhance model outputs, drive automation in production systems, debug errors in recurring runs, and collaborate with stakeholders on new feature requests. This role partners closely with the Commercial Data Science team to integrate predictive models into prescriptive processes. The employee will be expected to continuously upskill in the relevant areas and work toward ownership of their assigned systems. Visa Sponsorship Available No Minimum Requirements Combination of Education and Experience will be considered. Must be authorized to work in the US as defined by the Immigration Act of 1986. Must pass a Criminal Background Check. Education: Bachelor’s Degree in Applied Mathematics, Operations Research, Industrial Engineering, Data Science, Statistics, or related field. Years of Experience: Minimum two (2) years of experience in a technical environment.
• Proficiency in writing production-quality code in Python, utilizing libraries like Pandas/NumPy and using advanced techniques such as vectorization and parallelization. • Strong foundation in operations research techniques, including linear/nonlinear/integer programming, network/assignment models, simulation, and/or stochastic optimization. • Experience building optimization models using Python libraries such as PuLP, Pyomo, OR-Tools, SciPy, etc. • Understanding of predictive modeling and forecasting methods such as machine learning, time series, deep learning, reinforcement learning, etc., and their implementation in Python (e.g., scikit-learn, Prophet, PyTorch, TensorFlow). • Knowledge of statistical concepts like regression and hypothesis testing for experiment evaluation. • Competency in querying data using SQL and performing exploratory analysis. • Ability to clearly communicate with users and stakeholders regarding feature requests, modeling choices, and experiment results through visuals, reports, and demos. • Demonstrated initiative, curiosity, and an ownership mindset in a fast-paced environment. Preferred Requirements • Master’s degree or higher in a related field. • Exposure to airline economics problems such as route planning, capacity allocation, scheduling, pricing, and revenue management. • Experience with commercial solvers such as Gurobi, CPLEX, FICO Xpress, etc. • Familiarity with cloud services/model execution environments (e.g., AWS) and version control practices (e.g., GitHub). • Familiarity with front-end development in JavaScript and Excel VBA. • Fluency in the use of generative AI tools to accelerate the software development process, like GitHub Copilot and Claude Code. Job Duties • Formulate airline commercial decision problems into rigorous quantitative models, applying methods from operations research, data science, statistics, and econometrics to increase revenue and decrease costs. • Build and improve optimization models within Python-based decision support systems by refining assumptions, constraints, objective formulations, and solution strategies to improve performance and stability. • Design and execute structured evaluations of model features, assumptions, and parameter changes in optimization models using back-testing, controlled experiments, or simulation to assess impact on solution quality, stability, and business outcomes. • Collaborate with the Commercial Data Science team to develop and incorporate machine learning solutions into relevant decision support tools. • Extract, transform, and load data from structured/unstructured cloud and non-cloud sources via Python and SQL to create reliable inputs for decision models and recurring workflows. • Support production systems end-to-end, including troubleshooting data/model issues, diagnosing performance or stability problems, and implementing improvements to robustness, monitoring, and error handling. • Work with stakeholders to define requirements, implement enhancements, and deliver user-facing improvements to decision support tools. • Communicate analytical results, model behavior, and trade-offs through clear documentation, reporting, and presentations that facilitate understanding by both technical and non-technical stakeholders/users. • Independently identify and execute refactors that drive automation, improve performance, reduce redundancy, and increase maintainability. • Contribute to a culture of continuous improvement by documenting methodologies, applying best coding practices, self-learning in relevant mathematical/computer science topics, and staying updated on airline industry trends. • Model Allegiant’s customer service standards in personal actions and when providing leadership direction. • Other duties as assigned. Physical Requirements The Physical Demands and Work Environment described here are a representative of those that must be met by a Team Member to successfully perform the essential functions of the role. Reasonable accommodations may be made to enable individuals with disabilities to perform the essential functions of the role.
Office - While performing the duties of this job, the Team Member is regularly required to stand, sit, talk, hear, see, reach, stoop, kneel, and use hands and fingers to operate a computer, key board, printer, and phone. May be required to lift, push, pull, or carry up to 20 lbs. May be required to work various shifts/days in a 24-hour situation. Regular attendance is a requirement of the role. Exposure to moderate noise (i.e. business office with computers, phones, printers, and foot traffic), temperature and light fluctuations. Ability to work in a confined area as well as the ability to sit at a computer terminal for an extended period of time. Some travel may be a requirement of the role. Essential Services Provider Allegiant as a national air carrier is deemed an essential service provider during declared national and state emergencies. Team Members will be required to report to their assigned trip or work location during national and state emergencies unless prohibited by local, state or federal order. EEO Statement We welcome all individuals from varied backgrounds and experiences to apply. Our company values the unique perspectives and talents that each person brings to our team. Equal Opportunity Employer: Disability/Veteran For more information, see
Full Time Benefits: Profit Sharing Medical/Dental/Vision/Life/ Disability Insurance Medical Travel Reimbursement Legal, Identity and Pet Insurance 401K with an employer match Employee Stock Purchase Plan Employee Assistance Program Flight Benefits Paid vacation, holidays, and sick time
Part Time Benefits: Profit Sharing Medical Travel Reimbursement Legal, Identity and Pet Insurance 401K with an employer match Employee Stock Purchase Plan Employee Assistance Program Flight Benefits Sick time
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 97 000 до 137 000