关于Kinaxis
通过接受Kinaxis的新挑战来提升您的职业旅程。我们在技术方面是专家，但真正让我们充满激情的是我们的人才，他们总是寻求更好的方法。因此，我们非常重视您的职业成长和专业发展，因为在Kinaxis，人是最重要的。
1984年，我们由三名工程师组成的团队起步。如今，我们已发展成为一家全球性组织，在全球拥有超过2000名员工，并在渥太华的Kanata North设立了全新的总部。作为加拿大顶级雇主之一，我们自豪地与客户和员工合作，解决当今供应链面临的一些最大挑战。
在Kinaxis，我们为全球供应链提供动力，以帮助保护地球资源并丰富人类体验。作为端到端供应链管理的全球领导者，我们为所有行业实现供应链卓越，拥有超过100个国家的40,000多名用户。随着我们不断创新和变革支持客户的方式，我们正在扩大团队。
地点
加拿大渥太华和多伦多 - 混合办公
其他加拿大地点 - 远程办公
关于团队
Kinaxis的运筹学软件开发人员创建算法以优化供应链。我们每个人都在完成工作、建立文化和产生全球影响方面发挥着重要作用。每天，我们都有能力共同努力，帮助客户做出快速、自信的计划决策。这就是我们为彼此、为客户以及未来几代人创造更好星球的方式。我们的云平台Maestro确保我们所需的产品——从药品和汽车到日常用品如牙膏——能够以最小的生态足迹进入市场并在我们需要时到达我们手中。我们的客户拥有需要分析的数万亿字节的数据，以应对最大的供应链。我们的算法推动全球经济——以秒为单位，而不是小时或天。它是具有影响力的大数据。
薪资范围
年现金补偿范围为140,000至180,000美元，外加10%的公司酌情奖金。该范围内的最终报价将反映成功候选人的技能和经验。
职位状态
这是一个现有的职位空缺
您将要做的事情
- 研究结合顶级启发式方法与优化的新技术
- 将现实世界的供应链管理用例转化为数学模型
- 领导数学模型的设计和实施
- 定义测试策略并制定全面的测试计划
- 编写单元测试、集成测试和调试，以确保软件的稳健性和无错误
- 使用测试框架和工具设计、开发和维护功能、回归和性能测试的自动化测试脚本
- 与您的敏捷团队成员和其他利益相关者紧密合作
- 在我们进入新市场时，塑造Kinaxis的未来方向
我们使用的技术
- 用于核心开发的C++
- 商业数学求解器
- Maestro的市场领先内存数据服务器技术
- Visual Studio, JIRA, Confluence, Git
- 用于验证正确性和性能的复杂内部测试工具
- 用于开发、支持和测试的虚拟和云基础设施
我们寻找的人才
- 运筹学、工业工程、计算机科学（或相关领域）的硕士或博士学位
- 5年以上软件开发经验，具有交付商业软件的记录
- 熟悉C++，包括面向对象设计和设计模式、单元测试
- 热爱数据结构和算法，并希望将其应用于现实世界
- 具有创建现实世界优化问题数学模型的经验
- 具有商业求解器（Gurobi, Xpress, CPLEX）的经验
- 能够使用测试框架和工具设计、开发和维护功能、回归和性能测试的自动化测试脚本
- 具备机器学习模型和算法知识者优先
- 具备供应链管理（需求计划、MRP、S&OP、能力计划）知识者优先
有影响力的工作：我们的平台直接帮助公司为全球供应链提供动力。我们每天都能在世界各地看到我们的工作成果——当我们看到商店货架上货物充足，当我们的亲人能够获得药物，还有更多。
与财富500强品牌合作：各行业的公司信任我们，帮助他们控制其集成业务计划和数字供应链。我们的客户包括洛克希德·马丁、雅马哈、宝洁、本田等。
Kinaxis的社会责任：我们的多样性、公平和包容委员会对招聘实践、人才评估培训材料以及无意识偏见和包容性基础的强制培训进行评估。可持续性是我们工作的关键，我们承诺长期实现净零运营战略。我们参与社区活动并支持我们能够产生最大影响的事业。
在Kinaxis，人是最重要的，这些是我们为团队创造的一些福利和待遇：
- 灵活的假期和Kinaxis日（每月最后一个星期五的公司休假日）
- 灵活的工作选择
- 身心健康计划
- 定期安排的虚拟健身课程
- 导师计划和培训及职业发展
- 认可计划和推荐奖励
- 黑客马拉松
Kinaxis欢迎候选人申请加入我们的包容性社区。我们根据要求提供便利，以确保在整个招聘过程中对所有候选人，包括有特定需求或残疾的候选人，公平和可及。如果您需要便利，请通过recruitmentprograms@kinaxis.com与我们联系。请注意，此联系信息仅用于便利请求，不能用于查询申请状态。
Kinaxis致力于确保公平和透明的招聘过程。我们在招聘过程的初始步骤中使用人工智能（AI）工具，将提交的简历与职位描述进行比较，以识别教育、经验和技能最符合职位要求的候选人。在初步筛选后，关于您的申请的所有后续决定，包括最终选择，均由我们的人力资源招聘团队做出。AI不做任何最终的招聘决策。
