面向交通運(yùn)行管理、事件研判、資源調(diào)度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、運(yùn)維優(yōu)化等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建可落地的數(shù)學(xué)模型與優(yōu)化算法能力體系，形成“數(shù)據(jù)—模型—決策—評(píng)估—迭代”的工程閉環(huán)，為產(chǎn)品提供可解釋、可控、可評(píng)估的決策與推演能力。
崗位職責(zé)（正式）
1. 建模與問(wèn)題定義：將業(yè)務(wù)問(wèn)題抽象為數(shù)學(xué)模型（預(yù)測(cè)、分類、評(píng)分、優(yōu)化、推演、仿真等），定義目標(biāo)函數(shù)、約束條件與評(píng)價(jià)指標(biāo)，并形成技術(shù)方案文檔。
2. 優(yōu)化與運(yùn)籌算法研發(fā)：針對(duì)調(diào)度優(yōu)化、路徑規(guī)劃、資源分配、隊(duì)列/排隊(duì)、庫(kù)存/備件、設(shè)備巡檢等問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn) MILP/ILP、LP、QP、網(wǎng)絡(luò)流、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式/元啟發(fā)式（GA/SA/PSO/TS）等算法。
3. 統(tǒng)計(jì)與時(shí)空建模：構(gòu)建時(shí)序/時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型（ARIMA/狀態(tài)空間/貝葉斯/卡爾曼/Markov/生存分析等），用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與不確定性量化。
4. 仿真與推演：搭建事件推演與策略評(píng)估框架（離散事件仿真/Monte Carlo/系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等），支持方案對(duì)比、敏感性分析與魯棒性評(píng)估。
5. 工程落地與服務(wù)化：將算法模塊工程化（API/SDK/微服務(wù)），實(shí)現(xiàn)可配置參數(shù)、可觀測(cè)日志、性能優(yōu)化與線上穩(wěn)定性保障；配合前后端完成產(chǎn)品集成。
6. 評(píng)測(cè)與閉環(huán)：建設(shè)離線評(píng)測(cè)集、仿真實(shí)驗(yàn)與線上 A/B 指標(biāo)體系，輸出可復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)、性能報(bào)告與迭代路線。
7. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、研發(fā)、交付團(tuán)隊(duì)協(xié)同推進(jìn)需求拆解、驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)、上線與持續(xù)優(yōu)化。
崗位職責(zé)（實(shí)習(xí)生）
1. 在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成特定業(yè)務(wù)問(wèn)題的數(shù)據(jù)分析、建模推導(dǎo)、算法實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)。
2. 參與構(gòu)建優(yōu)化/統(tǒng)計(jì)/仿真模型，完成參數(shù)調(diào)優(yōu)與對(duì)比實(shí)驗(yàn)，輸出實(shí)驗(yàn)記錄與階段報(bào)告。
3. 協(xié)助算法工程化：編寫可復(fù)用模塊、單元測(cè)試、數(shù)據(jù)處理腳本與可視化分析。
4. 參與文檔沉淀：技術(shù)筆記、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)說(shuō)明、模型假設(shè)與局限性總結(jié)。
任職要求（正式）
1. 學(xué)歷：研究生及以上（成績(jī)優(yōu)異本科生可破格），數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2. 核心能力：具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)建模與算法基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化理論、數(shù)值計(jì)算）。
3. 工程能力：熟練 Python，具備良好編碼規(guī)范與調(diào)試能力；能獨(dú)立完成從原型到工程化交付。
4. 模型與算法經(jīng)驗(yàn)：至少熟悉以下兩類并有項(xiàng)目實(shí)踐：
? 運(yùn)籌優(yōu)化（LP/MIP/網(wǎng)絡(luò)流/DP/啟發(fā)式）
? 統(tǒng)計(jì)建模/不確定性（貝葉斯/時(shí)間序列/狀態(tài)空間/異常檢測(cè)）
? 仿真推演（離散事件/Monte Carlo/系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)）
5. 工具棧（滿足其一或多項(xiàng)）：OR-Tools / Gurobi / CPLEX / PuLP / Pyomo / SciPy / Statsmodels / PyTorch(用于輔助建模) 等。
6. 軟能力：良好的問(wèn)題抽象能力、溝通表達(dá)能力與文檔能力，能把“業(yè)務(wù)語(yǔ)言”轉(zhuǎn)化為“模型語(yǔ)言”。
任職要求（實(shí)習(xí)生）
1. 研究生在讀，相關(guān)專業(yè)；每周可實(shí)習(xí) ≥3–4 天，持續(xù) ≥3 個(gè)月優(yōu)先。
2. 熟悉 Python，掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理與可視化（Pandas/Numpy/Matplotlib）。
3. 具備數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽/課程項(xiàng)目/科研項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先（需能講清楚：?jiǎn)栴}、假設(shè)、模型、結(jié)果與不足）。
4. 學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能快速理解業(yè)務(wù)并完成實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)與小模塊開發(fā)。
加分項(xiàng)
? 有交通（高速/隧道/TOCC/交管）或城市治理、工業(yè)運(yùn)維、能源調(diào)度等領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)。
? 有復(fù)雜約束優(yōu)化落地經(jīng)驗(yàn)（實(shí)時(shí)性、魯棒性、多目標(biāo)、約束沖突處理）。
? 有線上服務(wù)化與工程優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（FastAPI/Flask、Docker、K8s、CI/CD、日志監(jiān)控）。
? 有數(shù)據(jù)治理/指標(biāo)體系/實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建經(jīng)驗(yàn)。
? 論文/專利/開源項(xiàng)目/競(jìng)賽獲獎(jiǎng)（國(guó)賽/美賽/挑戰(zhàn)賽等）。
我們提供
? 真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景與可量化的指標(biāo)閉環(huán)，模型從研究到產(chǎn)品落地全流程參與。
? 與算法/工程/產(chǎn)品/交付多角色協(xié)作，技術(shù)成長(zhǎng)路徑清晰。