运筹优化算法工程师(J71883)

1. 01

   负责房产经营场景下AI运筹系统的核心算法设计与数学建模，聚焦属地化资源分配与多角色任务调度问题，将业务诉求抽象为数学规划模型（决策变量/目标函数/约束边界），构建面向经营效率、成本控制、服务体验等多目标的统筹优化能力。

2. 02

   主导人机交互决策系统的设计与落地，将资深业务专家的管理经验（如人盘分配、商机调度规则）量化为算法可识别的约束条件与惩罚参数，构建业务经验持续反哺模型的闭环迭代机制。

3. 03

   参与运筹优化通用化框架的建设，抽象并沉淀高频求解能力与组件化AI工具，高效支撑租赁、二手买卖、家装等多业务线的调度与资源配置等多目标需求。

1. 01

   硕士及以上学历，运筹学、工业工程、计算机、数学、统计学、GIS等相关专业。

2. 02

   熟练掌握图算法、最优化理论、强化学习等相关算法，具备将实际业务问题抽象为数学规划模型并求解的丰富经验；熟悉常用求解器（OR-Tools、Gurobi、CPLEX等）的调用与调优，能够根据不同问题规模与场景特点选择合适的求解策略。

3. 03

   熟练掌握Uplift建模、定价策略、诊断归因、营销增长等因果推断算法，熟悉CFRNet、DML等主流推断框架，能独立完成从建模、上线到迭代的全流程。

4. 04

   能够搭建面向模糊业务需求的自动化交互澄清与结构化拆解Agent，包括识别核心决策变量、提取显隐性约束边界、区分多级主次目标；联动传统机器学习模型对关键业务系数（如资源耗时、用户转化弹性、违约风险等）进行动态量化预估与敏感性分析，实现从自然语言业务描述到数学规划模型的完整映射，并具备基于求解结果与业务反馈的闭环校准机制。

5. 05

   具备横向推动复杂项目落地的实战经验，能够以业务经营目标为牵引，拆解阶段性里程碑与风险评估点，协同数据、工程、业务侧制定可落地的实施方案；擅长通过A/B实验、ROI测算等方式量化算法贡献，驱动多方对优先级达成一致，保障项目按预期节奏交付并取得明确业务结果。

加分项

1. 01

   具备从0到1搭建并持续迭代运筹系统的经历优先。

2. 02

   有O2O、物流调度、即时配送、电商库存管理等领域运筹优化经验优先。

3. 03

   熟悉地理信息系统（GIS）相关算法的应用者优先。

4. 04

   有产品、运营跨角色经验者优先。

5. 05

   具备业务方向战略思考和落地规划经验者优先。