顺丰运筹优化算法工程师（实习生）
任职要求
1、专业背景及工作经验：运筹学、自动化、工业工程、统计学、计算机等专业，硕士及以上学历，5年以上工作经验。 2、算法与建模：（1）熟悉运筹学相关算法理论及应用，或精通常用的机器学习、深度学习、大模型算法；（2）具备较强的逻辑分析、数学建模以及解决实际问题的…
工作职责
1、负责抽象顺丰营运业务需求，研发并实现针对降本增效目标的各类优化算法，包括但不限于资源调度、供需预测、路径规划、人员排班、装箱等。 2、负责挖掘核心业务流程中的优化点，建立优化模型并设计求解算法、对决策进行优化，协助拓展业务边界。 3、针对大规模数据量，使用分布式计算引擎实现业务需求，支持业务精细化营运。
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。
1、与业务需求结合，设计并落地创新型实验及准实验，提升实验的效率和洞察深度，探索机器学习技术、动线挖掘、模型预测等方法在因果推断中的应用场景，解决观测数据中因果关系的识别，研发新型因果推断方法，优化业务决策； 2、从理解业务问题到因果因推断相关领域方法论研究、原型验证、直到与工程团队合作将成熟的技术产品化，推动方法从理论到实践的转化。设计可扩展的实验框架，支持大规模、多场景下的因果推算与效果评估； 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
1. 负责淘宝闪购营销算法，包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等； 2. 负责用户全生命周期体验与成长，促进拉新和留存； 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作； 4. 协同业务进行跨团队合作。