物流AI高级算法工程师

一、岗位职责
1. 立足物流全链路场景，围绕网点排班、干线排线、运力调度、车货匹配、快件ETA时效预测、仓储需求预测、智能定价等业务，使用机器学习、深度学习、运筹优化、强化学习、大模型（LLM/RAG）完成业务抽象、数学建模与算法方案设计 。
2. 负责NLP、计算机视觉、时序算法落地：单据OCR识别、异常件智能分拣、智能客服问答、仓储货物视觉盘点、运单智能解析、物流风控预警等模型研发 。
3. 全链路算法工程落地：从海量物流数据清洗、特征工程、数据集构建，到模型训练、调优、评估、压缩、上线部署，搭建自动化算法Pipeline，跟进线上效果迭代优化。
4. 基于大模型微调（Fine-tune）、提示工程、检索增强RAG、Agent智能体技术，落地物流知识库、智能运营助手、业务自动化流程，探索AI新场景落地 。
5. 依托Hive/Spark/Flink等大数据引擎，挖掘快件、车辆、人员、仓储全量数据，通过数据分析定位业务痛点，持续迭代算法，优化空驶率、分拣时效、人力成本、破损率等核心经营指标 。
6. 搭建算法效果监控体系，跟踪线上模型准确率、召回率、推理耗时，定期输出复盘报告，持续优化模型性能与推理成本 。
8. 对接产品、后端开发、业务运营、运维团队，拆解业务需求，输出算法方案，配合工程团队完成算法接口对接、系统集成上线 。
9. 跟踪国内外AI前沿技术（多模态、MoE、联邦学习、强化学习新框架），结合供应链业务做技术预研、原型验证，孵化智能化新项目 。
10. 完成上级交办的专项算法项目、临时业务智能化改造需求。
任职要求
本科及以上，计算机、人工智能、应用数学、统计学、运筹学、自动化相关专业；硕士优先，3年及以上AI算法落地经验，优秀应届生可放宽学历要求 。
技术能力
1. 编程：熟练Python，了解C++/Java，熟练SQL，熟悉Linux、Git开发环境。
2. 算法基础：精通传统机器学习（LR/XGBoost/LightGBM/聚类）、深度学习原理，熟练PyTorch/TensorFlow任一框架；精通时序预测、运筹优化、NLP/计算机视觉任一方向。
3. 大数据：了解Spark、Hive、Flink、Redis等分布式组件，具备海量数据处理经验 。
4. 加分项：有RAG、大模型微调、Agent落地项目；有物流/快递/供应链算法落地经验；懂路径规划、装箱优化、资源调度等运筹场景；有模型量化、轻量化部署经验。
3. 软实力
能把复杂业务转化数学模型，落地导向强，良好沟通协作能力，可独立负责算法从0到1落地
有其他大中型知名企业背景的人才、大厂背景优先考虑