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，启发式算法，线性规划，控制论等；

2.负责将优化技术和机器学习等技术有效结合并应用生产计划，资源调度、仓储、物流等领域，实现成本降低，效率提高，协助提高核心竞争力；

3.负责数据驱动的决策优化算法工作，能够从复杂的业务环境中抽象出清晰的数学模型，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界

1、硕士博士优先，计算机，运筹学，数学，工业工程，统计学，或相关专业; （统计+运筹很重要）熟悉机器学习或者优化，运筹学等领域的算法应用和理论，有科研能力并有成果发表在国际会议、期刊者优先; （工作中常需要参阅各种论文），熟悉制造业的工业场景。

2. 3年以上智能决策系统、控制系统、算法模型的开发经验，主导过工业数据建模和智能决策项目。

3、熟悉主流的运筹优化求解器，如CPLEX，Gurobi，熟练掌握Python、R等开发语言。

4、具有解决大规模优化模型经验，掌握Column Generation，Benders’ Decomposition, branch and cut等方法。 或熟悉深度学习，掌握一种或多种深度学习框架如Tensorflow, pytorch, mxnet, caffe等的优先；

5、较强的逻辑分析能力和数学建模能力; （分析实际问题、抽象建立数学模型）；

6、较好的编程能力，熟练掌握Java，C/C++，Python等至少一门语言; （工程师基础要求）；