顺丰运筹优化算法工程师
任职要求
1. 专业背景：运筹学、自动化、工业工程、统计学、计算机、应用数学等专业，硕士及以上学历。 2. 工作经验：2年以上供应链或物流行业项目工作经验，有至少2个项目落地经历。 3. 算法能力：擅长解决组合优化问题。熟练使用启发式/元启发式算法，整数规划，动态规划…
工作职责
1. 负责车辆调度模型开发，支持顺丰年/月度的陆运资源规划场景和临时资源调度场景的智能化转型工作。 2. 负责模型开发工作，能够理解复杂的业务场景，理解启发式算法原理，使用开源算法框架求解调度问题。 3. 拓展运筹优化、机器学习等算法及技术在营运场景落地应用。包括但不限于线路规划、车辆调度、资需匹配、人员排班等业务场景。 4. 与数据、前后端、测试团队紧密配合，完成项目推进。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先
1、 对OTA领域及其商户和用户行为建模有兴趣 2、 参与业务分析、特征构建、模型建立、算法实现等过程，实现算法效果逐步迭代并跟进业务效果 3、 负责机器学习、深度学习等前沿问题的探索和研究，分析和解构实际应用场景，提供全面的技术解决方案
1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。