工作职责：
1、综合运用组合优化/机器学习/强化学习等技术，开发动态资源调度分配相关算法；
2、构建高度真实、数据驱动的仿真模型，完善策略实施机制，持续优化动态环境下物流运营的成本和时效；
职位要求：
1、数学、运筹、统计、计算机等相关专业，硕士及以上学历；
2、熟悉机器学习/深度神经网络常用算法，熟练使用TensorFlow/PyTorch之一的深度学习框架；
3、熟悉C/C++/Java/Python中至少一种编程语言；
4、熟悉强化学习主流算法，具有多智能体竞合或反强化学习算法设计经验；
5、熟悉运筹优化典型应用，以及对应算法的编程实现及性能调优；具备主流商用求解器使用经验者优先；
6、熟悉大数据相关工具(Hive、Spark、Storm等)使用经验者优先；


联系方式： junjun.xiong@sf-express.com
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