职位描述：

1. 通过深入了解仓储运营的实际业务场景，挖掘出能用算法解决的场景，抽象出算法模型利用开源/商用的算法工具自行实现或寻求外部资源实现落地；
2. 负责上架路径优化、拣选库存分配/波次划分/工作站调度及生产排班优化等问题建模、仿真、模型效果优化和性能提升；
3. 负责同行业相关前沿技术的研究和应用，并将相关算法应用到仓储运营业务场景中，助力业务的发展和创新。

主要要求：

1. 计算机/运筹学/统计学/数学等专业本科以上学历，硕士优先，在算法应用领域3年以上工作经验;
2. 熟练掌握常用算法，包括但不限于遗传算法、蚁群算法、退火算法和贪心算法等，要求有利用运筹优化求解器如ortools、scip、lp_solve和glpk等解决过仓储、运输领域的路径规划、生产排班与调度等约束条件下求全局最优解类问题的实际经验；
3. 熟悉常用机器学习算法，包括但不限于LR、SVM、GBDT、DeepFM、Wide & Deep、决策树等
4. 熟悉Python或Java编程语言，熟悉TensorFlow/Scikit-Learn等至少一种深度学习框架，有实际应用经验优先

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