【社招】深度赋智-物流调度算法工程师(统筹优化/仿真平台)

基本信息

工作地点
厦门、深圳

简历投递处
job@fuzhi.ai

团队背景

  1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深AI研究员、架构师构成,拥有世界尖端的NLP与信息分发的经验;
  2. 团队成员来自于985/211院校、top海外院校,包括Stanford、CMU、JHU、Oxford、IC、UCL、清华、北大、厦大等院校,水平杰出;
  3. 团队获得了多个世界顶级比赛(如NeurIPS 2019 AutoDL)的冠军,同时团队已发表上百篇顶会顶刊;
  4. 目前方向包括CV、NLP、推荐、搜索、知识图谱、对话、画像、AI平台、AutoML等业界核心方向。

算法工程师(运筹优化方向)

岗位职责:
1. 主要负责智慧城市,智慧物流场景下运筹优化算法设计,调度算法落地,包括但不限于网络规划、路径优化、配送派单、销量预测、车辆调度等;
2. 负责物流领域即时配送核心逻辑的算法设计与开发,涉及的业务场景包括但不限于:智能派单、配送效率规划等;
3. 运用前沿技术手段,构建离线仿真系统,设计在线核心策略,持续提升调度效率和降低人力运营成本;
4. 深入场景理解,规划及实施技术方向,推动前沿算法在出行/配送/物流等业务应用场景下的效果提升和落地发展,提高即时配送算法核心竞争力,输出具有强泛化能力的核心调度算法;
5. 基于海量数据和真实需求,对业务问题进行定义、分析、方案制定及相关算法实施;
6. 参与产品测试和系统整合;
任职资格:
1. 硕士以上学历,两年以上算法模型相关经验,运筹学、数学、统计学、机器学习等相关专业;
2. 熟悉运筹优化领域的核心问题、主要模型和求解方法,具有较强的建模能力。独立使用过相关优化求解器解决过物流,网络,交通等实际问题优先;
3. 熟悉数学规划求解器,如CPLEX,GUROBI等,具有丰富的独立实现算法和调优的经验,熟练掌握python/c++开发,运筹调度仿真平台;
4. 熟悉强化学习,具有应用强化学习求解智能调度问题经验,了解强化学习仿真,熟悉Q-learning,DQN等经典强化学习算法;
5. 优秀的业务理解和问题分析能力,拥有工业场景的运筹优化项目经验优先;
6. 数据敏感,良好的逻辑思维能力、沟通能力和表达呈现能力,主动性强。

算法工程师(仿真平台方向)
岗位职责:
1. 负责抽象智慧物流、即时配送场景的业务需求,研发并实现城市出行、智能调度场景下的各种应用优化算法(组合优化,深度强化学习,随机优化,在线优化,线性规划),具体应用包括资源调度、供需预测、路径规划、物流网络规划等;
2. 负责智慧物流场景下仿真平台系统搭建,调度策略算子开发,调度/优化结果分析,调度仿真系统优化, 业务指标理解及应用;
3. 负责从大数据分析和建模,抽象问题,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界;
4. 具备较强的业务理解和抽象能力,能快速理解问题并设计解决方案;
任职资格:
1. 硕士以上学历,一年以上算法模型相关经验,较强的逻辑分析能力和数学建模能力;
2. 具有扎实的工程实现能力,对算法相关的离线、在线系统有丰富经验,良好的Python、Java或C++编程能力;
3. 熟悉调度仿真平台搭建,仿真系统实验及调优,熟悉调度/运筹仿真软件使用,了解物流系统建模,具有实际物流调度/路网优化/运筹优化工作经验优先;
4. 熟悉强化学习建模流程,了解强化学习经典算法,具有强化学习建模及模型应用经验优先;
5. 熟悉机器学习、运筹学、物流、仓配、车辆路径规划领域的经典算法和模型优先。

投递邮箱:job@fuzhi.ai
投递请标注姓名+岗位+正式/实习+信息渠道。
HR微信:xiayouwei199414 可咨询详细信息

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