В статье исследуются возможности применения оптимизационных моделей для управления спросом и предложением на современном рынке труда. Авторы рассматривают ключевые методы математического моделирования, включая линейное и нелинейное программирование, стохастическую оптимизацию и агент-ориентированное моделирование. Особое внимание уделяется практическим аспектам использования данных моделей для прогнозирования дефицита профессий, регулирования миграционных потоков и повышения эффективности государственных программ занятости. Проведен анализ успешных кейсов применения оптимизационных подходов в России и за рубежом, таких как канадская система Express Entry и немецкие программы субсидирования занятости. Отдельно рассматриваются перспективы интеграции методов искусственного интеллекта и big data в трудовую аналитику. Результаты исследования демонстрируют, что оптимизационные модели позволяют снижать дисбалансы на рынке труда на 15-30% по сравнению с традиционными методами планирования. Статья будет полезна специалистам в области экономики труда, государственного управления и математического моделирования социально-экономических процессов.