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崗位職責：
1. 供應鏈優(yōu)化算法設計與開發(fā)： 聚焦供應鏈領域（如車輛路徑規(guī)劃/VRP、生產排程/APS、倉儲優(yōu)化、網絡設計等），設計、開發(fā)和落地運籌優(yōu)化算法模型。深入理解復雜業(yè)務需求，結合運籌學（OR）、數學建模與編程技能，構建高效、可擴展的優(yōu)化解決方案。
2. 數據分析與特征工程： 對供應鏈相關時序數據、空間數據、業(yè)務規(guī)則數據等進行分析和預處理。運用統(tǒng)計學方法進行特征分析、選取和構建，為優(yōu)化模型提供高質量輸入。
3. 算法實現(xiàn)、優(yōu)化與調試： 使用合適工具（如Python、C++、Java）實現(xiàn)優(yōu)化算法模型。負責模型的性能調優(yōu)、效率提升（減少計算時間、內存消耗）和魯棒性增強。熟練運用或學習相關求解器（如Gurobi, CPLEX, OR-Tools等）。
4. 模型落地與應用： 將算法模型集成到實際生產系統(tǒng)或決策支持平臺中，參與部署、監(jiān)控和效果評估，推動算法在真實供應鏈場景中創(chuàng)造價值。
5. 技術文檔與協(xié)作： 撰寫清晰的技術文檔，包括算法設計說明、接口文檔、測試報告等。積極參與團隊技術分享與討論，與產品、工程團隊緊密協(xié)作。
任職資格（核心要求）：
1. 學歷專業(yè)： 本科及以上學歷，運籌學、工業(yè)工程、應用數學、統(tǒng)計學、計算機科學、自動化、系統(tǒng)工程、管理科學與工程等高度相關專業(yè)。頂尖高?；驅I(yè)領域知名院校優(yōu)先考慮。
2. 專業(yè)知識與技能：
? 扎實的運籌學/優(yōu)化理論基礎： 熟練掌握線性規(guī)劃、整數規(guī)劃、混合整數規(guī)劃、組合優(yōu)化、網絡流、動態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式算法、元啟發(fā)式算法等至少一種或多種核心優(yōu)化方法。具備復雜問題數學建模能力。
? 良好的統(tǒng)計學基礎： 熟悉概率論、數理統(tǒng)計、統(tǒng)計推斷、回歸分析、時間序列分析等，能運用統(tǒng)計方法進行數據分析。
? 出色的編程能力： 熟練掌握至少一種Python（優(yōu)先）、C++、Java等編程語言。熟悉基本數據結構與算法，具備編寫清晰、高效、可維護代碼的能力。
? 問題解決能力： 具備優(yōu)秀的邏輯思維能力、分析能力和抽象能力，能深入分解復雜業(yè)務問題，提出并驗證有效的算法解決方案。
3. 項目/研究經驗： 在課程設計、畢業(yè)設計、實習或研究項目中，有使用運籌優(yōu)化方法解決實際問題的成功經驗者優(yōu)先。有供應鏈相關項目背景（如排產排程、路徑優(yōu)化、庫存優(yōu)化等）者高度優(yōu)先。
4. 軟技能：
? 優(yōu)秀的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠清晰表達技術觀點并與跨職能團隊有效協(xié)作。
? 強烈的求知欲和自我驅動能力，對供應鏈優(yōu)化領域和算法技術（包括AI前沿）保持高度熱情和學習能力。
? 具備責任心和結果導向思維，關注算法在實際業(yè)務中的落地效果。
優(yōu)先考慮（加分項）：
1. 具備以下一項或多項技術能力者優(yōu)先：
? 熟悉機器學習（ML） (如分類、回歸、聚類) 常用算法（決策樹、SVM、集成學習等）。
? 了解深度學習（DL） 基礎知識及常用框架（如TensorFlow, PyTorch）。
? 了解強化學習（RL） 概念（如MDP, Q-learning, Policy Gradient）及其在優(yōu)化中的應用。
? 對大模型（LLM） 基礎、應用潛力及與運籌優(yōu)化結合的方向有所了解。
2. 了解常用運籌優(yōu)化求解器（如Gurobi, CPLEX, OR-Tools）或建模語言（如Pyomo, AMPL）。
3. 熟練使用數據庫（SQL）和常用數據處理庫（如Pandas, NumPy）。
4. 發(fā)表過相關領域高質量論文或競賽（如Kaggle優(yōu)化類競賽）獲獎者。