运筹优化算法工程师

菜鸟物流科技事业部包含数字供应链，自动化，物流云，快递数字化，IOT等几大核心科技业务，科技算法团队负责研发最先进的运筹优化、机器学习，自动化算法支持并推动业务实现菜鸟面向外部的产业化和商业化。团队研究方向包括仓内作业优化、仓配协同优化、多智能体（移动机器人）调度优化、运输优化，供应链计划优化，大数据预测和数字化服务。目前部门汇集了国内外多所名校的硕博士毕业生，欢迎你的加入，与我们携手将运筹优化技术运用到更广大的平台、更多的业务场景。 现招聘实习算法工程师-运筹优化/机器学习2名，面向25届毕业生 主要职责包括但不限于： 1、在数字供应链面向行业客户的商业化场景中，灵活运用运筹优化技术，仿真技术，以及相关机器学习深度学习技术在网络规划，运输优化，计划仿真，销量预测，生产调度以及多种数智化算法服务中面向各个行业提供智能决策支持。 2、负责面向数字供应链客户算法相关项目的问题定义、场景抽象、解决方案设计、算法研发、落地实施，面向各类行业和场景设计并沉淀标准化算法产品以及SAAS化的算法服务。 3、研发仓储自动化场景下的多智能体机器人调度算法，任务分配算法，建设面向仓储自动化多设备混场调度的仿真环境。

1.计算机、数学、运筹、工业工程、交通等相关专业； 2.熟悉供应链库存优化相关算法和理论，了解并掌握离散事件仿真，多智能体仿真，掌握运筹优化领域常见问题模型（选址/路径规划/背包/指派/排程/车辆调度/装箱等）和大规模组合优化精确求解方法（BCP/LR/BD等.，熟悉常见的邻域搜索类和种群进化类启发式算法 3.具备较强的业务理解和模型抽象能力，能快速建立模型并设计方案解决现实业务问题，有良好的沟通能力和逻辑思维 4.了解时序预测相关算法，具备预测项目经验优先，具备机器学习，深度学习等相关经验和项目精力优先，具有实际项目落地经验者优先 5.熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hive、Spark的能力和经验。编程基础扎实，熟悉算法和数据结构，熟练运用Python/C++/Java独立实现算法开发.熟练使用COPT/Cplex/Gurobi/ORTools/SCIP等求解器