锦鲤求职岗位描述
【岗位职责】
1.业务抽象与数学建模：深入了解生产工艺、制造流程、生产计划、仓网与物流线路等业务场景，与工艺、计划、供应链、物流团队协作，协助将实际问题抽象为可求解的运筹优化、预测、仿真或强化学习问题；
2.生产工艺与流程优化：针对产线平衡、瓶颈识别、工序排序、排程调度、参数寻优、质量与能耗优化等问题，协助构建优化模型并设计求解算法，提升生产效率、设备利用率和交付稳定性；
3.生产计划调优：参与需求预测、主生产计划、物料需求计划、产能规划、库存优化、多工厂协同等算法研发，协助平衡交付、成本、库存与产能约束，支持计划系统从人工经验向自动化、智能化决策升级；
4.仓网与线路规划：参与仓库选址、分仓布局、库存部署、配送区域划分、车辆路径规划、装载优化、多式联运等算法设计与落地，优化仓配成本、履约时效和服务水平；
5.运筹优化算法研发：使用线性/整数/混合整数规划、约束规划、网络流、动态规划、图算法、启发式与元启发式、列生成、分支定界、大邻域搜索等方法，协助解决大规模、多约束、多目标优化问题；
6.AI与优化融合：结合机器学习、时序预测、强化学习、图神经网络等方法，协助构建“预测+优化”“学习+搜索”“仿真+决策”的闭环算法，提升动态环境下的自动化决策能力；
7.仿真与效果评估：使用离散事件仿真、蒙特卡洛、What-if分析等方法，协助评估优化策略、设计离线评测与在线实验指标，如生产成本、OEE、准时交付率、库存周转、仓配成本、履约时效等；
8.工程化落地与迭代：协助将算法封装为可复用服务、组件或调度系统模块，参与数据接入、模型部署、监控告警和持续迭代；与工程团队协作，保证算法在真实业务中稳定、可解释、可扩展；
9.技术沉淀与协作：协助撰写技术文档、专利和论文，参与技术分享；与产品、业务、数据、平台团队紧密合作，推动算法从原型验证到规模化应用。
【任职要求】
1.硕士及以上学历，运筹学、自动控制、人工智能、计算机科学等相关专业优先，有相关竞赛成绩者优先；
2.具备良好的数学建模能力，了解自动化、控制论、统计学、线性规划、整数规划、非线性规划、图论、网络流、随机优化、排队论、调度理论等一个或多个方向；
3.了解常见的运筹优化模型，如LP/MILP、约束规划、VRP、选址、库存优化、生产排程、多目标优化等；了解精确算法、启发式、元启发式、动态规划、列生成、分支定界等算法思想；
4.熟悉Python，具备良好的数据结构与算法基础；了解NumPy、Pandas、Scikit-learn 等常用工具；掌握C++、Java、Go中至少一种语言者优先；
5.了解至少一种优化求解器，如 Gurobi、CPLEX、OR-Tools、SCIP、HiGHS；了解SQL、Linux、Git、Docker，具备基本的数据处理与模型部署能力；
6.了解机器学习、深度学习、强化学习基本方法，如回归、树模型、时序预测、PyTorch、DQN/PPO/DDPG、MCTS 等；有“预测+优化”或“强化学习+调度/路径规划”项目经验者优先；
7.有以下经历之一者优先：数学建模竞赛、ACM/ICPC、Kaggle/天池、运筹优化挑战赛、供应链/制造/物流相关实习、顶会论文、专利、开源项目贡献等；
8.逻辑清晰，具备良好的问题拆解、沟通协作和自驱学习能力；愿意深入制造与供应链业务，能够将复杂业务语言转化为算法问题并推动落地。
9.加分项：熟悉离散事件仿真工具，如 SimPy、AnyLogic、FlexSim者优先；了解 MES、APS、WMS、TMS、ERP 等工业/供应链系统者优先；了解自动控制、离散事件系统、工业工程、生产运作管理者优先；有大规模优化、分布式计算、Spark/Hive/Flink 经验者优先；有求解器二次开发、开源运筹项目贡献或运筹顶会/期刊成果者优先。