小米运筹优化算法工程师

聚焦于电子产品的供应链计划领域，利用运筹学理论与方法，优化业务流程。挖掘和论证数据驱动的决策技术在生产制造领域中的应用价值。参与或主导包括（但不限于）S&OP、MDS、MPS、APS等实际业务环节中的算法需求提炼、方案设计及算法开发。

1、负责运筹优化／机制设计方向的算法研究和开发，包括但不限于组合优化、博弈论、在线优化、随机优化、混合整数优化、线性规划、控制论、高性能求解软件研发、高性能数值代数方法和实现等； 2、负责将优化技术和机器学习等技术有效结合并应用于菜鸟的物流和计算资源调度等领域，实现成本降低，效率提高，提高核心竞争力； 3、负责大数据的分析和建模，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界。

1. 优化转运中心内分拣线、分拣柜、机器人等设备的生产排程，提升整体产能利用率，降低运营成本，保障高效履约； 2. 负责任务分配、流向优化、资源分配等算法设计与开发，通过产能/成本/时效多维度优化目标评估算法性能，量化算法收益；

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。