岗位描述
加入 Shopee 供应链算法团队,在真实的大规模物流网络中解决复杂优化问题。
我们聚焦线路规划、资源配置、站点选址、动态调度、网络优化等核心场景,结合运筹优化、启发式算法及大规模数学建模技术,持续提升供应链网络效率与资源利用率。你的算法将直接服务于 Shopee 全球供应链业务,在复杂约束和海量数据下解决具有挑战性的优化问题。
在这里,你将参与从业务建模、算法设计、模型求解到线上落地的完整过程,与算法、工程及业务团队紧密协作,让优化算法真正驱动供应链效率提升,并持续沉淀行业领先的优化能力。
工作职责
1. 需求抽象与模型开发:
- 深入 Shopee 自营物流业务,针对线路规划、资源配置、站点选址、动态调度与定价等问题进行抽象建模;构建中至大规模 MILP、LNS 及元启发式模型并完成高效求解。
2. 性能优化与效果迭代:
- 通过参数调优、算法策略改进及并行计算,不断提升求解速度与稳定性;结合实验框架与在线监控,持续迭代模型表现。
3. 技术文档与知识沉淀:
- 输出模型设计说明、实验报告及复用脚本,为团队累积最佳实践。
任职要求
1. 硕士及以上学历,运筹学、数学、计算机等相关专业;4-6年物流/供应链算法研发经验。
2. 具备车辆路径、排班调度或网络优化等场景的线上实施经验,能够驾驭大规模模型
3. 精通 Python 或 Java等至少一种编程语言;了解主流求解器、启发式框架及基本并行优化技巧。
4. 具备良好的业务沟通与协作能力,能在多角色多语言环境下推进项目