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运营合作部

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福建省星云大数据应用服务有限公司

运营合作部

人工智能算法工程师

1.算法研发：针对交通物流场景（如调度、路径优化、需求预测等），设计并开发机器学习、深度学习、强化学习等AI模型，解决动态决策与优化问题； 2.模型优化：攻克物流网络高维优化问题（如成本时效平衡、资源协同分配），通过AI算法或运筹－智能混合方法提升系统效率； 3.技术落地：将算法模型嵌入业务系统（如TMS/WMS），完成从开发到生产部署的全流程，监控线上效果并持续迭代优化； 4.数据挖掘：结合业务需求，提取多源物流数据特征，支撑模型训练与业务策略制定； 5.技术研究：跟踪AI前沿技术（如大模型、自动驾驶感知），探索在交通物流领域的创新应用； 6.技术方向​：机器学习（XGBoost/LightGBM）、深度学习（Transformer、CNN/GNN）、强化学习（DRL）、运筹优化（OR-Tools、Gurobi）、计算机视觉（若涉及无人驾驶感知）、Python/C++、分布式计算（Spark/Flink）。

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计算机科学与技术类相关专业

硕士研究生及以上学历（2026届应届毕业生）

1.熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），熟悉机器学习算法（如XGBoost、LightGBM）及经典模型（如CNN/RNN/Transformer）； 2.掌握强化学习基础（如Q-Learning、DQN、PPO）或运筹优化方法（如线性规划、遗传算法、OR-Tools），有物流场景优化经验者加分； 3.熟悉Python/C++编程，具备扎实的算法与数据结构基础（能处理高并发、低延迟场景）； 4.了解物流/交通领域基础术语（如TMS、WMS、VRP、干支线网络），能快速理解业务逻辑。