AI算法研究员·学习优化方向

你是否希望探索运筹优化与人工智能的交叉前沿，用算法解决复杂真实世界中的大规模决策问题？ 聚宽投资正在寻找熟悉数学优化与机器学习的 AI 研究员。你将研究如何将优化理论、数据驱动方法与深度学习相结合，探索复杂约束环境下更智能、更稳定、更高效的求解方法。 岗位职责： 研究凸优化、组合优化、随机优化、鲁棒优化及可微优化等前沿方法； 探索 Learning to Optimize、端到端优化及数据驱动决策方法； 面向高维、多约束和动态环境，设计高效、稳定的建模与求解框架； 开展算法实验、效果评估与工程实现，推动研究成果在真实场景中验证； 与研究团队协作，持续沉淀通用优化能力和研究工具

海内外知名高校本科及以上学历，数学、运筹学、计算机、统计、自动化等相关专业优先； 具备凸优化、二次规划、半正定规划、动态规划等一项或多项理论基础； 熟悉机器学习或深度学习，能够将学习方法与优化问题相结合； 具有良好的数学建模、编程实现和实验分析能力； 对复杂系统中的优化与智能决策问题有浓厚兴趣。 加分项： 有优化、机器学习相关顶会论文、竞赛或开源项目经验； 有金融、博弈等高噪音、高随机性、有博弈性的优化场景经验； 熟悉贝叶斯优化、分布鲁棒优化、强化学习或最优控制； 有将优化算法应用于真实业务并取得可量化效果的经历