决策推理

1、算法研发： 负责决策推理相关算法模型的研发与实现，包括强化学习、图算法等技术，设计和优化决策模型，解决复杂业务问题； 2、系统优化： 负责算法性能优化和系统架构改进，构建高效稳定的决策推理算法平台，提升模型在大规模数据和实时场景下的运行效率； 3、业务落地： 负责面向实际业务场景（如自动驾驶行为预测、通信网络调度优化、数据中心资源调度等）提供智能决策算法解决方案并推动落地实施； 4、模型迭代： 负责算法模型的部署、测试和迭代优化，根据业务反馈持续提升决策模型的性能和效果； 5、前沿探索： 负责跟踪人工智能领域前沿技术，探索决策推理新算法和新工具（如因果推理、多智能体决策等），并应用于实际问题以优化现有方案。

1、计算机科学与技术、软件工程、人工智能、控制科学与工程、数据科学与大数据技术、自动化（偏AI控制方向）、统计学、应用数学等相关专业；精通强化学习算法（包括深度强化学习）原理，能够设计并训练智能决策模型； 2、熟悉常见图算法和运筹优化方法，了解其在路径规划、资源调度等复杂决策问题中的应用； 3、具备扎实的编程功底，精通 Python/C++ 等编程语言，熟悉常用机器学习/深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），能够独立实现复杂算法原型； 4、具有良好的数学建模与分析能力，掌握概率统计、最优化等基础理论，能够建立抽象模型解决实际决策问题； 5、具备相关领域的项目经验者优先，如自动驾驶、通信网络调度优化、数据中心资源调度等场景。