工作职责:

-核心运筹算法研发：深入理解业务场景（物流、航空、港口、工业制造等），针对调度、路径规划（VRP）、装箱、排班、选址等核心问题，设计并实现高性能的运筹优化算法
-大模型与Agent应用：探索 LLM 在运筹领域的应用边界，构建基于 LLM 的智能体（Agent）。利用大模型辅助数学建模、自动化生成求解代码、或通过启发式引导提升传统求解算法的效率
-工程落地与迭代：负责从问题定义、数学建模、算法设计到工程落地的全流程；持续跟踪生产环境效果，解决算法在实际场景中的性能瓶颈（如求解速度、可行性等）
-前沿技术探索：跟进运筹学与深度学习（尤其是 LLM、RL）结合的前沿技术，推动“求解器 + 大模型”的技术融合

任职要求:

-学历背景：管理科学与工程、运筹学、应用数学、计算机、自动化、交通运输等相关专业硕士及以上学历
-运筹学基础：深刻理解数学规划理论（LP / IP / MILP / MINLP / NLP）；熟练掌握至少一种主流求解器（Gurobi / CPLEX / SCIP / COPT 等）及其API调用；熟悉常用启发式/元启发式算法（如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、ALNS、列生成、Benders分解等）
-大模型能力：熟悉 Transformer 架构及 LLM 原理，有相关开发经验（LangChain / AutoGen 等）；具备数据合成、Prompt Engineering、模型微调（SFT / LoRA）及 RAG 实战经验者优先
-编程与工程：具备扎实的算法实现能力，精通 Python/C++，熟悉常见数据结构与算法
-项目经验：具有港口调度、物流配送、航空网络、车辆路径规划或智能制造排产等实际落地项目经验者优先