主分类：通用算法研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "运筹优化研究员-基础技术",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "具有博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、面向“AI数据中心”和“云计算资源调度”等场景，理解业务需求并抽象数学模型，设计和开发高效的精确算法、启发式算法、元启发式算法进行求解；\n2、探索“AI for OR”，在运筹优化算法链路中落地LLM和Agent技术，包括但不限于基于自然语言的决策引擎入口、算法结果可解释性增强。",
"requirements_text": "1、具有博士学位，具备优秀的研究背景，在Data/系统/AI领域的顶会（CCF-A）有一作论文；\n2、具备扎实的运筹学理论基础，精通线性规划、整数规划、组合优化等领域知识，熟练掌握至少一种商业或开源求解器（如Gurobi、CPLEX、CP-SAT等）；熟悉常用的（元）启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）；有实际落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力和代码规范，熟练使用Python/C++/Java等至少一种编程语言，熟悉常用数据结构与算法；具备优秀的逻辑思维能力和业务抽象能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案；沟通表达顺畅，团队意识强，协作能力好。\n\n加分项\n1、领域知识：了解数据中心硬件供应链的流转机制，或了解云计算产品的底层实现；\n2、大模型：熟悉LLM，强化学习和LangGraph等Agent框架，具备PE调优和Agent开发的经验，对传统运筹优化和生成式AI的结合有兴趣和见解。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"强化学习",
"数据结构",
"沟通表达",
"逻辑思维",
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "运筹优化研究员-基础技术\n职位描述\n1、面向“AI数据中心”和“云计算资源调度”等场景，理解业务需求并抽象数学模型，设计和开发高效的精确算法、启发式算法、元启发式算法进行求解；\n2、探索“AI for OR”，在运筹优化算法链路中落地LLM和Agent技术，包括但不限于基于自然语言的决策引擎入口、算法结果可解释性增强。\n\n职位要求\n1、具有博士学位，具备优秀的研究背景，在Data/系统/AI领域的顶会（CCF-A）有一作论文；\n2、具备扎实的运筹学理论基础，精通线性规划、整数规划、组合优化等领域知识，熟练掌握至少一种商业或开源求解器（如Gurobi、CPLEX、CP-SAT等）；熟悉常用的（元）启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）；有实际落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力和代码规范，熟练使用Python/C++/Java等至少一种编程语言，熟悉常用数据结构与算法；具备优秀的逻辑思维能力和业务抽象能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案；沟通表达顺畅，团队意识强，协作能力好。\n\n加分项\n1、领域知识：了解数据中心硬件供应链的流转机制，或了解云计算产品的底层实现；\n2、大模型：熟悉LLM，强化学习和LangGraph等Agent框架，具备PE调优和Agent开发的经验，对传统运筹优化和生成式AI的结合有兴趣和见解。\n1、面向“AI数据中心”和“云计算资源调度”等场景，理解业务需求并抽象数学模型，设计和开发高效的精确算法、启发式算法、元启发式算法进行求解；\n2、探索“AI for OR”，在运筹优化算法链路中落地LLM和Agent技术，包括但不限于基于自然语言的决策引擎入口、算法结果可解释性增强。\n1、具有博士学位，具备优秀的研究背景，在Data/系统/AI领域的顶会（CCF-A）有一作论文；\n2、具备扎实的运筹学理论基础，精通线性规划、整数规划、组合优化等领域知识，熟练掌握至少一种商业或开源求解器（如Gurobi、CPLEX、CP-SAT等）；熟悉常用的（元）启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）；有实际落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力和代码规范，熟练使用Python/C++/Java等至少一种编程语言，熟悉常用数据结构与算法；具备优秀的逻辑思维能力和业务抽象能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案；沟通表达顺畅，团队意识强，协作能力好。\n\n加分项\n1、领域知识：了解数据中心硬件供应链的流转机制，或了解云计算产品的底层实现；\n2、大模型：熟悉LLM，强化学习和LangGraph等Agent框架，具备PE调优和Agent开发的经验，对传统运筹优化和生成式AI的结合有兴趣和见解。",
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