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岗位1：运筹优化算法工程师
岗位职责
1.针对城市智慧公交场景，运用运筹优化算法，参与和开发发车时刻表优化算法、车辆排班优化算法、司机排班优化算法、轮班算法、纯电公交车的充电调度算法等场景的算法。
2.参与和完成项目相关问题的实地调研和产品定义、文献调研、数学建模、算法研究设计、开发求解、结果分析和迭代优化等工作。
职位要求
1.211学校硕士及以上学历（博士优先接受应届生），计算机、应用数学、运筹学、统计学等相关专业。
2.了解运筹优化理论和应用，包括：线性规划、非线性规划、动态规划、混合整数规划等。有相关领域1~3年工作经验者优先。
3.熟悉精确求解算法和启发式算法，有求解器，如SCIP,gurobi，COPT等使用经验优先。
4.具有较强的编程能力，掌握Python/Java至少一种语言和数据处理相关包。
5.有公交时刻表优化、车辆人员排班经验者优先。
6.对优化算法各落地场景具有强烈兴趣，具有较强的学习能力和责任感。
7.能够熟练查找相关中英文文献并将其转化为项目所需的模型者优先。
8、博士及经验丰富的可以作为算法部的leader，统筹规划部门的发展及管理。
地点
北京
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岗位2：物流算法工程师
岗位职责
1. 负责淘菜菜的仓内作业优化、运输配送路径优化、备货&调拨计划的运筹优化算法设计与实现，推动算法模型产品化；
2. 负责设计与构建淘菜菜全链路的物流和供应链仿真系统，并推动仿真系统的产品化与平台化落地。
3、深入理解业务，与产研及运营团队合作，挖掘核心业务流程中的优化点，建立优化模型并设计优化求解算法，实现降本增效。
4. 追踪相关领域算法前沿技术，探索将新技术应用于实际业务。
任职要求
1. 本科及以上学历，两年以上的Linux平台下的C++/java开发经验，熟悉通信、多线程、高并发处理、内存管理等技术。
2. 熟悉运筹优化领域的基础理论、常见问题和解决方法，有丰富的求解器或相关工具(Gurobi、CPLEX等)解决实际问题的经验。
3. 熟悉机器学习/深度学习基本理论与方法，熟悉常见的统计机器学习算法及特征工程，有丰富的机器学习建模、优化的经验。
4. 具备一定的数据分析能力，熟练掌握海量数据处理技术，有使用Python、SQL等语言和工具进行分析海量数据的能力和经验。
5. 具有良好的沟通能力、团队合作意识、逻辑思维能力和执行力；优秀的分析问题和解决问题的能力；善于学习和运用新知识。
6. 两年以上运筹优化项目经验优先，特别是出行打车、物流仓储、智慧交通、物流配送等方向的算法。
地点
杭州
岗位3：供应链算法工程师
岗位职责
（1）设计、实现并优化淘菜菜商品、仓等供应链各场景的需求预测模块，建立精准的预测能力。
（2）根据业务目标抽象、定义算法问题，挖掘商品备货计划、物流计划等各个子场景的最优策略解决方案，优化供应链与物流成本。
（3）设计、实现并优化预测与策略服务的算法工程架构，关注系统的可持续发展，提高场景的开发与迭代效率，保障服务运行稳定性。
（4）探索前沿技术与淘菜菜场景的结合方式，在具体的场景进行落地并产生业务价值，提高技术影响力。
任职要求
（1）有需求预测、备货补货等供应链相关场景落地经验优先。
（2）熟悉常用的、前沿的时间序列相关模型原理，有实际生产环节应用经验优先。
（3）掌握统计、机器学习、深度学习等模型原理，能结合具体的业务场景进行选型、落地并产生业务价值。
（4）熟练使用python编程，熟练使用pytorch, tensorflow等深度学习框架；有一定的java编程经验。
（5）拥有很强的使命感和自我驱动力，对技术有热情，有较好的业务敏感度。
地点
杭州
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岗位4：研究科学家-通用求解器实验室
任职要求
1.申请人已经获得或即将获得运筹学、工业工程、应用数学、计算机科学、控制或统计学等相关学科的博士学位；
2.申请人在数学优化（包括但不限于线性规划、整数规划、凸优化、全局优化、组合优化、非线性规划、动态规划）的理论与应用方向发表了多篇文章（包含已投稿）；
3.申请人能使用英语作为工作语言。
岗位职责
1.参与数学优化求解器的研发；
2.从事基础科学研究, 申请国家、省、市级项目，发表高水平研究论文；
3.指导并培养本科、硕士以及博士学生；
4.完成研究院安排的其他工作。
我们为您提供
与学术大咖同行:
研究院拥有多名院士、杰青、长江学者等大数据领域世界级领军人物和行业专家。
充足的研究资源:
研究院提供充足的数据和计算资源用于基础研究和应用开发,具有独立申请国家自然科学基金的资格,打造良好的创新创业环境。
优厚的福利待遇:
研究院提供富有竞争力的薪酬待遇(12个月工资+最高6个月绩效)、舒适的工作环境、卓越的绩效考核、晋升评审及产业化激励机制，10+天带薪年假。符合条件者可依托研究院申请深圳市人才项目（例如“孔雀鹏城”特聘计划，享有免税政府补贴2-5万/月）,子女可申请入读香港中文大学(深圳)附属学校,为人才打造极具前景的发展道路。
岗位5：工程师-通用求解器实验室
任职要求
1. 本科以上学历,计算机、数学、工业工程、运筹学或软件工程等相关专业毕业;
2. 2年以上算法开发经验;
3. 熟练掌握C/C++软件开发技术,精通软件架构设计、开发与维护流程及工具;
4. 熟悉经典的最优化算法,具备基本的数学理论知识;
5. 丰富的算法Debug/Profiling/Testing经验;
7. 能使用英语作为工作语言。
岗位职责
1.参与数学优化求解器软件的设计、开发、性能优化与维护;
2.参与数学优化的重大应用落地
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岗位链接
社招|深圳市大数据研究院通用求解器实验室招聘研究科学家/工程师
岗位6：高级算法工程师、资深算法工程师
岗位职责
1.概念验证：配合数据科学家，快速产出算法应用的demo版本，来初步验证算法表现、可行性和AI价值。
2.算法研发、建模：确定AI应用方向后，深入研发算法，产出泛化能力强、表现强的模型。过程中需要利用深厚的数学知识来研发非常规的算法来解决具体问题，而不只是简单调用常见算法。
3.模型部署：配合后端工程师和系统运维工程师，将算法和模型加密然后部署到应用工业现场。
4.算法优化：负责算法表现、建模质量、模型调参、参数优化等。
5.算法框架：针对应用场景、软硬件情况、网络传输、数据采集存储方式等进行判断，选择并且搭建合适的算法框架。
任职要求
1.精通Python数据分析、数值优化、科学计算、机器学习相关模块（Numpy, Sklearn, Scipy, Pandas, Numba，PyTorch, Tensorflow等）,其它软件开发或科学计算相关语言(Java, Scala，Go, C++, Matlab, Julia等） 如熟悉则加分
2.精通各种类型数据库（关系、非关系、图、列式、树状等）的操作和相关语言（SQL，MySQL, MongoDB, Spark, 各种NoSQL，Clickhouse, Neo4J等）
3.精通应用数学常用领域：线性代数、数值优化、凸优化、向量微积分、统计学、概率论、常/偏微分方程、动态系统、信息论等
4.精通机器学习相关数学方法：数据降维压缩和变换、凸优化、傅里叶变换、小波变换、拟合聚类、神经网络、深度学习、强化学习、进化算法、群体智能、蒙特卡罗方法、时间序列分析、马尔可夫决策过程、参数估计、数值稳定性分析等
5.精通各种常见机器学习算法：线性/非线性拟合、分类和聚类、数据降维压缩变换相关算法（带惩罚项的线性拟合、logistic、决策树、随机森林、贝叶斯岭、K临近值、SVM、PCA、傅里叶变换、Savitsky-Golay等），深度学习（DNN、RNN、CNN，Resnet、Yolo、Siamese等），凸优化算法（Coordinate Descent、Newton、Gradient Descent、Adam、Momentum等），强化学习（TD、QLearning、MonteCarlo等），进化算法（ES、Genetic等）
6.熟悉特殊应用领域的相关机器学习算法：元学习，群体智能（Swarm)，动态规划（Dynamic Programming），图算法（最大流量、节点搜索、最短距离、循环检测、生成树、拓扑排序、节点匹配等）
7.精通各种机器学习和数据科学相关应用：控制论、信号处理、时间序列分析（包含趋势预测）、数据压缩、仿真建模、图像处理、自然语言NLP、异常检测、相关性分析
8.加分项：污水处理知识，互联网后端技术（Redis、Kafka、Flask等）工业控制技术（PLC、DCS、winCC等），光谱分析（Raman，UV-Vis，NMR等），英语专6水平或雅思6.5分以上
工资
国内20k-40k/月，国外归来30k-50k/月
学历
国内外名校本科或硕士
专业
应用数学、计算机科学、控制论、机器学习、数据科学、工业控制
工作经验
至少3年建模相关工作（包含数据科学、机器学习、数据建模，不包含数据分析、数据处理），必须有实际的AI项目落地经验。加分项：技术研发管理、互联网前后端开发、程序或应用开发、工业控制、数据分析或项目管理等相关经验。
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