工作职责：
1.物流核心场景算法研发与落地
主导物流场景核心算法的全流程开发：针对运输线路规划、车辆智能调度、运力需求预测等场景，开展算法设计、模型训练与迭代优化；
结合物流业务实际需求，将复杂业务规则转化为算法约束条件，确保模型输出可直接支撑运营决策；
2. 算法选型与技术方案设计
基于物流场景特性，精准选型适配的算法框架：如路径优化优先采用“启发式算法 深度学习”融合方案，运力预测采用时序神经网络等；
主导技术方案评审，针对算法复杂度、计算效率、落地成本等维度提供专业判断，避免技术与业务脱节。
3.训练工具与研发环境搭建
负责算法训练工具与框架的选型、部署及调优：熟练运用TensorFlow、PyTorch等框架构建训练流程，针对物流海量订单数据优化训练效率，缩短模型迭代周期；
搭建稳定、高效的算法研发环境，制定数据预处理、特征工程、模型版本管理的标准化流程，支撑团队高效协作。
4.跨部门协同与技术支撑
与运营部、IT部紧密协作：理解运营端的调度痛点，将业务需求转化为算法指标；配合IT团队完成算法模型与TMS/WMS系统的对接部署，确保算法能力快速落地；
输出算法相关技术文档（如模型设计说明书、接口文档），为业务团队提供算法应用培训与技术支持。

资格要求：
1.3年及以上人工智能算法工程师工作经验，有物流/供应链相关算法落地项目经验者优先；
2.熟悉常见的AI算法，如深度学习、神经网络、决策树等，并能够灵活选择和应用合适的算法；
3.熟练使用常用编程语言，有扎实的编程能力和良好的代码风格，熟悉训练工具和框架，并具备使用和调优经验；
4.具备快速学习和独立解决问题的能力，执行能力强，抗压能力强，善于推动项目进展，有责任心和良好的团队合作精神；
5.有milkrun项目实战经验的优先。