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核心職責：
1-智能倉儲算法研發(fā)：
設計并實現(xiàn)倉庫貨位優(yōu)化算法，基于商品周轉(zhuǎn)率（ABC）、關(guān)聯(lián)性、季節(jié)性等數(shù)據(jù)，動態(tài)規(guī)劃存儲策略，最大化空間利用率和揀選效率。
開發(fā)智能上架與揀選策略算法，結(jié)合實時庫存、訂單結(jié)構(gòu)、設備狀態(tài)等因素，實現(xiàn)任務分配與路徑規(guī)劃。
構(gòu)建庫存預測與補貨優(yōu)化模型，利用時間序列分析、機器學習等方法，提升庫存準確率，降低缺貨與呆滯風險。
研發(fā)波次優(yōu)化與訂單分批算法，平衡訂單履約時效與資源利用率。
2-自動化系統(tǒng)控制算法研發(fā)：
開發(fā)自動化設備（如堆垛機、穿梭車、分揀機）的調(diào)度與控制優(yōu)化算法，提升設備利用率和系統(tǒng)吞吐量。
研究預測性維護算法，基于設備運行數(shù)據(jù)（如電流、振動、溫度）預測潛在故障，減少停機時間。
探索基于強化學習、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)在倉儲自動化控制中的應用。
3-數(shù)據(jù)驅(qū)動與模型優(yōu)化：
負責算法相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、模型訓練、評估與部署（MLOps）全流程。
對現(xiàn)有算法模型進行持續(xù)監(jiān)控、調(diào)優(yōu)和迭代，確保其在實際業(yè)務場景中的有效性和魯棒性。
建立算法效果評估體系，量化算法對倉儲運營關(guān)鍵指標（如人效、坪效、訂單履行時效、設備利用率）的提升。
4-跨團隊協(xié)作與指導：
與WMS、WCS、硬件、產(chǎn)品、業(yè)務團隊緊密合作，深入理解業(yè)務痛點，將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為可落地的算法解決方案。
指導初級算法工程師，進行技術(shù)分享，提升團隊整體算法能力。
任職要求：
教育背景： 計算機科學、人工智能、運籌學、自動化、數(shù)學、統(tǒng)計學或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學歷。
工作經(jīng)驗：
5年以上 算法研發(fā)經(jīng)驗，其中至少3年專注于物流、供應鏈、智能制造或機器人領(lǐng)域。
必須有成功將算法應用于實際倉儲管理或自動化系統(tǒng)的經(jīng)驗，有WMS/WCS/自動化立體庫/AGV調(diào)度系統(tǒng)相關(guān)項目背景者優(yōu)先。
技術(shù)能力：
算法領(lǐng)域： 在以下至少一個領(lǐng)域有深入研究和實戰(zhàn)經(jīng)驗：
運籌優(yōu)化 (OR)：精通線性/整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、約束求解（如CPLEX, Gurobi）、啟發(fā)式/元啟發(fā)式算法（如遺傳算法、模擬退火、蟻群算法）。
機器學習 (ML)：精通監(jiān)督/無監(jiān)督學習，熟悉時間序列預測、分類、聚類等模型（如XGBoost, LightGBM, LSTM, Transformer）。
強化學習 (RL)：了解Q-Learning, DQN, PPO等算法，有實際應用經(jīng)驗者優(yōu)先。
路徑規(guī)劃與調(diào)度：熟悉A*, Dijkstra, RRT, D* Lite等路徑規(guī)劃算法，了解多智能體調(diào)度理論。
編程語言： 精通 Python，熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 深度學習框架。
數(shù)據(jù)處理： 熟練掌握 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等數(shù)據(jù)處理和分析庫。
工程能力： 了解算法模型的生產(chǎn)化部署（如Docker, REST API），熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。
核心素質(zhì) - 物流與自動化深度理解：
必須具備扎實的物流倉儲業(yè)務知識，深刻理解現(xiàn)代倉儲的核心流程（收貨、上架、存儲、揀選、包裝、發(fā)貨、盤點）和關(guān)鍵策略（ABC分類、波次揀選、越庫、FIFO/FEFO）。
對倉儲自動化系統(tǒng)有深入理解，熟悉AGV/AMR、堆垛機、輸送線、分揀機等常見自動化設備的工作原理、通信協(xié)議（如TCP/IP, MQTT）和控制邏輯。
能夠理解WCS（倉庫控制系統(tǒng)）與WMS、自動化設備之間的交互關(guān)系。
具備強大的問題抽象能力，能將復雜的倉儲運營和自動化控制問題，轉(zhuǎn)化為清晰的數(shù)學模型或算法問題。
其他要求：
有主導或核心參與過從0到1構(gòu)建倉儲核心算法（如大規(guī)模AGV調(diào)度系統(tǒng)、智能貨位優(yōu)化引擎）的經(jīng)驗。
在知名會議（如NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI）或期刊發(fā)表過相關(guān)論文。
熟悉仿真技術(shù)（如AnyLogic, FlexSim, MATLAB Simulink）用于算法驗證。
有機器人操作系統(tǒng)（ROS）開發(fā)經(jīng)驗。
具備良好的中英文技術(shù)文檔閱讀和撰寫能力。