百度预测算法工程师（J95173）
任职要求
-本科及以上学历，统计学、运筹学、计算机、人工智能等相关专业优先 -扎实的数学建模与算法基础，熟悉概率统计、最优化理论、数值计算等 -熟练掌握至少两类预测算法体系（统计类与机器学习类），具备模型优化与调优经验 -熟悉常用求解器（如G…
工作职责
-负责各类预测与优化算法在制造、供应链、物流、能源、交通等ToB行业场景的落地与效果优化 -设计并实现多类型预测算法，包括但不限于统计建模（ARIMA、Holt-Winters等）、机器学习（XGBoost、LSTM、Transformer等）、强化学习等，用于需求预测、产能预测、资源调度等核心场景 -研究并应用各类求解器与优化算法（线性规划、整数规划、约束优化、启发式算法等），解决复杂业务决策问题 -构建“预测-决策一体化”闭环系统，推动算法在产线排程、库存优化、运力分配、能源调度等业务中的落地 -跟进学术与业界前沿进展，探索LLM+Solver智能决策、Agent+强化学习等前沿方向并进行验证与落地
1. 预测模型的选型、设计、训练和优化，与团队协作完成预测模型的测试、验证和部署； 2. 构建数据标注和评测流程，并基于模型表现进行数据挖掘、数据清洗、数据配比等提升模型效果； 3. 分析路测数据中的corner场景，设计数据和模型等手段，提升该场景下模型表现并解决问题； 4. 跟踪行业前沿技术，将创新性方案应用于实际项目。
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。 【感知/预测算法工程师-环卫车事业部】 1、研发用于自动驾驶以及无人环卫的计算机视觉，机器学习， 深度学习， 强化学习等。 2、设计模型和算法，进行评估和测试，并最终把模型和算法部署到无人驾驶环卫车。 3、技术方向包括但不限于： 物体检测跟踪及预测， 可行驶区域检测，3D点云处理。
1. 参与制定团队在预测大模型领域的技术发展路线，负责关键算法的选型、架构设计、性能优化与落地交付，攻克高并发、高精度等技术难点 。 2. 主导高精度预测大模型（如时序预测、多模态预测）的研发全流程，包括模型设计、特征工程、训练调优及评估上线。探索并实践大模型（如Transformer系列）在物流预测场景的微调（Fine-tuning）、提示词工程（Prompt Engineering）以及RAG、智能体（Agent）等高级技术的应用 。 3. 负责或指导模型的部署、推理加速（如使用TensorRT/ONNX）及线上监控，确保算法服务的高可用与低延迟，并持续进行性能调优与轻量化部署 。 4. 紧密跟踪并评估业界SOTA模型与技术趋势，进行技术预研和概念验证（PoC），保持团队算法能力的行业领先性 。 5. 与业务部门、数据工程师、产品经理等紧密协作，深入挖掘需求，将算法成果转化为可落地的解决方案。指导中级工程师，进行知识沉淀与技术分享 。