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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"job": {
"job_title": "算法工程师-运筹优化",
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"responsibilities": "1. 负责运筹优化／多智能体协同方向的算法研究和开发，包括但不限于组合优化，混合整数优化，决策与复杂系统建模，高性能求解软件研发，高性能数值代数方法和实现等；\n2. 负责将优化技术和大模型（LLM/Agents）、强化学习（RL）等技术有效结合，并应用于电商、金融、大交通、云计算等领域中的优化与调度场景； \n3. 推动“预测-优化一体化”方案落地，利用数据驱动思维验证模型假设，并提升决策方案的可解释性 与鲁棒性。",
"requirements_text": "1. 具备深厚的数学功底，精通建模与系统思维，能从全局视角拆解复杂问题，平衡局部与全局最优力；\n2. 编程功底扎实，精通 Python (NumPy/Pandas/Scipy)，熟悉 C++/Java/Julia 等至少一门高性能语言；\n3. 学习能力强，能追踪 OR-LLM 融合、混合推理机制、因果推理等交叉领域的前沿技术；\n4. 具备良好的跨域跨团队沟通能力，能将模糊的需求转化为严谨的技术方案。\n【加分项】\n1. 在国际顶级会议（如 NeurIPS, ICML, AAAI, KDD 等）或者顶刊发表过高质量论文，研究方向涉及大模型增强优化、智能体协同或在线自适应优化者优先；\n2. 积极参与国内外知名OR或AI开源项目（如开发算法库、贡献Agent框架代码等），具有一定的行业技术影响力者优先；\n3. 有过运用运筹优化技术解决实际问题项目经验的优先；在能源调度、智能制造、智慧大交通等复杂动态场景有积累者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"沟通能力",
"学习能力",
"建模",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "【加分项】；1. 在国际顶级会议（如 NeurIPS, ICML, AAAI, KDD 等）或者顶刊发表过高质量论文，研究方向涉及大模型增强优化、智能体协同或在线自适应优化者优先；2. 积极参与国内外知名OR或AI开源项目（如开发算法库、贡献Agent框架代码等），具有一定的行业技术影响力者优先；3. 有过运用运筹优化技术解决实际问题项目经验的优先；在能源调度、智能制造、智慧大交通等复杂动态场景有积累者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "算法工程师-运筹优化\n算法工程师-运筹优化\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州 / 上海\n\n职位描述\n1. 负责运筹优化／多智能体协同方向的算法研究和开发，包括但不限于组合优化，混合整数优化，决策与复杂系统建模，高性能求解软件研发，高性能数值代数方法和实现等；\n2. 负责将优化技术和大模型（LLM/Agents）、强化学习（RL）等技术有效结合，并应用于电商、金融、大交通、云计算等领域中的优化与调度场景； \n3. 推动“预测-优化一体化”方案落地，利用数据驱动思维验证模型假设，并提升决策方案的可解释性 与鲁棒性。\n\n职位要求\n1. 具备深厚的数学功底，精通建模与系统思维，能从全局视角拆解复杂问题，平衡局部与全局最优力；\n2. 编程功底扎实，精通 Python (NumPy/Pandas/Scipy)，熟悉 C++/Java/Julia 等至少一门高性能语言；\n3. 学习能力强，能追踪 OR-LLM 融合、混合推理机制、因果推理等交叉领域的前沿技术；\n4. 具备良好的跨域跨团队沟通能力，能将模糊的需求转化为严谨的技术方案。\n【加分项】\n1. 在国际顶级会议（如 NeurIPS, ICML, AAAI, KDD 等）或者顶刊发表过高质量论文，研究方向涉及大模型增强优化、智能体协同或在线自适应优化者优先；\n2. 积极参与国内外知名OR或AI开源项目（如开发算法库、贡献Agent框架代码等），具有一定的行业技术影响力者优先；\n3. 有过运用运筹优化技术解决实际问题项目经验的优先；在能源调度、智能制造、智慧大交通等复杂动态场景有积累者优先。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团 / 盒马\n1. 负责运筹优化／多智能体协同方向的算法研究和开发，包括但不限于组合优化，混合整数优化，决策与复杂系统建模，高性能求解软件研发，高性能数值代数方法和实现等；\n2. 负责将优化技术和大模型（LLM/Agents）、强化学习（RL）等技术有效结合，并应用于电商、金融、大交通、云计算等领域中的优化与调度场景； \n3. 推动“预测-优化一体化”方案落地，利用数据驱动思维验证模型假设，并提升决策方案的可解释性 与鲁棒性。\n1. 具备深厚的数学功底，精通建模与系统思维，能从全局视角拆解复杂问题，平衡局部与全局最优力；\n2. 编程功底扎实，精通 Python (NumPy/Pandas/Scipy)，熟悉 C++/Java/Julia 等至少一门高性能语言；\n3. 学习能力强，能追踪 OR-LLM 融合、混合推理机制、因果推理等交叉领域的前沿技术；\n4. 具备良好的跨域跨团队沟通能力，能将模糊的需求转化为严谨的技术方案。\n【加分项】\n1. 在国际顶级会议（如 NeurIPS, ICML, AAAI, KDD 等）或者顶刊发表过高质量论文，研究方向涉及大模型增强优化、智能体协同或在线自适应优化者优先；\n2. 积极参与国内外知名OR或AI开源项目（如开发算法库、贡献Agent框架代码等），具有一定的行业技术影响力者优先；\n3. 有过运用运筹优化技术解决实际问题项目经验的优先；在能源调度、智能制造、智慧大交通等复杂动态场景有积累者优先。",
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