顺丰运筹算法工程师
社招全职3-5年地点：深圳状态：招聘
任职要求
1、3年以上机器学习/智能体/运筹优化相关工作经验，具备独立完成算法设计与落地的能力。 熟练掌握以下至少两个方向的技术与实战经验： 强化学习：有在调度、推荐、控制等场景中成功落地强化学习项目的经验，熟悉Q-Learning、Policy Gradient、Actor-Critic等主流算法。 优化算法：熟悉组合优化、线性规划、动态规划、启发式搜索等方法，能解决大规模排班、路径规划等问题。 车货匹配/出行调度：有在网约车、货运平台、共享出行等领域设计匹配策略的经验，理解双边市场机制。 需求预测：掌握时间序列建模（如ARIMA、Prophet）、回归模型、深度学习（如LSTM、Transformer）在需求预测中的应用。 定价模型：具备基于供需关系、用户行…
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工作职责
1、负责设计和实现面向业务场景的机器学习与优化算法系统，包括但不限于： 车货匹配与动态调度：构建实时匹配模型，优化车辆与订单之间的分配效率，提升匹配成功率与用户体验。 排班排线算法：基于时空需求预测，设计司机/车辆排班与路径规划策略，降低空驶率，提高运营效率。 需求预测模型：利用时间序列、回归分析、深度学习等方法，对区域级或品类级服务需求进行短期与长期预测。 动态定价与激励机制：结合强化学习与博弈论，构建动态定价模型，实现供需平衡与收益最大化。 强化学习落地应用：将强化学习（如Q-Learning、DDPG、PPO等）应用于调度决策、资源分配、策略优化等复杂序列决策问题。 2、构建端到端的算法 pipeline，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、评估、部署与监控。 3、与产品、运营及工程团队紧密协作，推动算法在真实业务场景中的上线与迭代优化。 4、跟踪学术界与工业界前沿技术，持续提升算法性能与系统智能化水平。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
智能体+
https://learn.microsoft.com/en-us/shows/ai-agents-for-beginners/
In this 10-lesson course we take you from concept to code while covering the fundamentals of building AI agents.
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
运筹优化+
https://medium.com/gousto-engineering-techbrunch/an-introduction-to-operations-research-5a9e898b6c60
Operations research (OR) is a scientific approach to determining the optimal solution to a defined business problem.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
LSTM+
https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
Humans don’t start their thinking from scratch every second.
https://d2l.ai/chapter_recurrent-modern/lstm.html
The term “long short-term memory” comes from the following intuition.
https://developer.nvidia.com/discover/lstm
A Long short-term memory (LSTM) is a type of Recurrent Neural Network specially designed to prevent the neural network output for a given input from either decaying or exploding as it cycles through the feedback loops.
https://www.youtube.com/watch?v=YCzL96nL7j0
Basic recurrent neural networks are great, because they can handle different amounts of sequential data, but even relatively small sequences of data can make them difficult to train.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Scikit-learn+
https://www.ibm.com/think/topics/scikit-learn
Scikit-learn, or sklearn, is an open source project and one of the most used machine learning (ML) libraries today.
https://www.youtube.com/watch?v=SIEaLBXr0rk
Today we to a crash course on Scikit-Learn, the go-to library in Python when it comes to traditional machine learning algorithms (i.e., not deep learning).
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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