菜鸟菜鸟-自动化预测算法岗-杭州
任职要求
1. 硕士及以上学历，3年以上经验，自动化、工业工程、交通、数学运筹、计算机等相关专业优先； 2. 熟悉资源调度分配等相关算法和理论，了解并掌握离散事件仿真，多智能体仿真 3. 熟悉主流预测模型（SARIMA、Prophet、LSTM、Transformer），能使用Python（sklearn、pytorch、tensorflow）构建和训练模型 4. 熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hive、Spa…
工作职责
1. 负责仓储业务相关的库存管理、需求预测、设备故障预测、产能预测、任务耗时预测等，分析历史数据，挖掘业务规律，构建时间序列预测模型，利用机器学习方法（XGBoost、LightGBM、随机森林）进行分类与回归任务，算法工程化与系统集成 2. 仓储仿真产品的核心技术设计、研发、仿真运行、算法效果评估、A/B测试、多策略对比分析、报告输出和汇报 3. 跨部门协作， 团队合作技术攻坚和解决疑难技术问题，支持项目和产品的持续优化和迭代。
1、与业务/运营、bi、算法合作，搭建数智化增长策略平台，推进线上化、标准化、智能化的运营模式。包括不限于以下模块： ● 客群目标跟踪、预测 ● 运营策略（引流、转化）生命周期管控，包括算法辅助/AI生成，自动化部署执行，策略复盘、洞察、归因，优化迭代等 ● 各类资产沉淀，画像、渠道、创意、权益、策略等 2、负责内容创意平台的规划、建设，提高对客创意生产效率、跟踪创意投放效果。 3、负责运营策略的分析、洞察，科学评估策略增量价值，推进策略迭代。
岗位职责及目标 1.负责物流/供应链场景下多智能体协同决策系统的研发与落地，结合深度强化学习、多智能体强化学习与在线学习技术，重点攻克AGV/AMR等自动化设备的动态任务分配、实时路径规划与多机冲突消解等核心问题。 2.负责物流/供应链全链路的算法优化，覆盖仓储流程、设施布局、资源调度、供需预测及路径规划等关键场景。运用运筹优化、大模型、具身智能等技术，对复杂业务系统进行统一建模，通过算法落地提升物流资源调度效率，实现降本增效。。 3.负责物流领域大模型与AI Agent 的技术开发，包括但不限于供应链知识推理、动态决策生成、自然语言交互调度等应用，利用大模型技术提升系统认知与复杂问题处置能力。 任职要求
1. 建立并优化机械臂 / 移动底盘运动学-动力学模型，设计模型预测控制（MPC）与轨迹跟踪算法。 2. 基于深度强化学习（SAC、PPO 等）开发高鲁棒、自适应运动控制策略，支持力/位混合控制。 3. 构建 Gazebo / Isaac / MuJoCo 等高保真仿真环境，实施随机化与 Curriculum Learning，提升 Sim2Real 迁移效率。 4. 研发离线 RL、模仿学习与安全约束 RL 流程，缩短策略收敛时间并保障操作安全。 5. 搭建示教 & 回放数据飞轮，持续监控线上控制性能并执行 A/B 测试。 6. 与系统集成、边缘计算团队协作，完成控制算法量化部署、实时推理加速及低时延通讯优化。
【工作职责】 1）研发高鲁棒性的多模态导航算法架构，融合激光雷达/视觉/惯导等多传感器信息，构建动态环境认知与语义理解模型，开发自适应不同场景的导航策略框架。 2）优化实时运动控制系统：设计低延迟的路径规划与轨迹优化算法，研发动态避障与紧急制动机制，实现厘米级精度的运动控制。 3）构建智能决策系统：开发适应场景理解与行为预测的决策模块，实现复杂场景下的长期自主导航。 4）算法工程化落地：完成嵌入式平台移植与性能优化，设计系统级仿真验证方案，搭建全场景自动化测试体系。