岗位描述
岗位介绍
我们面向智能仓储场景,聚焦资源分配、储位推荐、销量预测等核心问题,研发运筹优化与人工智能算法,为仓储系统提供智能决策能力。
工作职责
分析仓储业务规则、资源约束和优化目标,建立数学模型。
运用混合整数规划、组合优化、动态规划及启发式搜索等方法,使用 Java 开发运筹优化算法,参与算法服务与业务系统集成。
研究机器学习、深度学习和强化学习在仓储决策中的应用,使用 Python 进行模型构建和实验验证。
通过仿真、历史数据回放和指标对比评估算法,分析并改进算法效果、运行效率和稳定性。
任职要求
本科及以上学历,运筹学、计算机、数学、统计学、工业工程、自动化等相关专业优先。
了解线性规划、整数规划、组合优化等运筹优化方法,具备基本的数学建模能力。
了解机器学习、深度学习和强化学习的基本原理,至少在其中一个方向有课程、科研或项目实践。
熟练掌握 Java 或 Python,熟悉另一种语言,能够独立完成算法实现。
具备良好的问题分析、沟通和团队协作能力,对解决实际仓储问题有兴趣。
加分项
使用过 Gurobi、OR-Tools、PyTorch 等优化求解或深度学习工具。
有运筹优化或人工智能相关的科研、竞赛、论文或开源项目经验。