主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "高级算法工程师",
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"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"degree": "计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士学历以上",
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"responsibilities": "1. 负责排线、道口均衡、配载均衡等模型的开发与优化工作，通过先进的算法设计，解决多供应商、多工厂入厂运输过程中的复杂问题，提高运输效率，降低运输成本。\n2. 针对场内排产、排程、VDC路径规划等场景，开发高效的算法模型，确保工厂内部物流运作的顺畅和高效，满足生产计划和调度的要求。\n3. 负责库存优化算法的开发与实施，通过数据分析和建模，优化库存水平，降低库存成本，同时确保供应链的稳定性和响应能力。\n4. 与供应链管理、物流运营、生产计划等部门紧密合作，深入了解业务需求，确保算法模型能够有效支持业务目标的实现。\n5. 跟踪国内外供应链物流领域的最新算法研究成果和技术动态，结合公司业务需求，探索新的算法应用方向和技术创新点。",
"requirements_text": "1. 计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士学历以上；博士优先。有工厂域排产排程经验者优先。\n2. 熟练掌握运筹学、数学建模、优化算法等基础知识，具备扎实的数学功底和逻辑思维能力。\n3. 精通Python、Java等编程语言，熟悉常用数据结构和算法。\n4. 熟悉机器学习、深度学习、运筹优化、统计学等算法，了解大模型相关理论，有大模型部署、微调经验，熟悉Qwen、ChatGPT、InternVL等大模型。\n5. 熟悉大模型（如 LLM）的微调技术（如 LoRA）和部署流程，具备 Prompt 调优的经验，能够根据业务需求设计和优化 Prompt，提升模型的性能和输出质量。\n6. 熟悉数据挖掘和大数据处理工具（如Hadoop、Hive、Spark），熟练使用算法框架（如TensorFlow、PyTorch）和优化工具（如Gurobi、Ortools）。\n7. 具备在复杂业务场景下独立开展算法项目的能力，能够从问题定义、数据收集与分析、模型构建与优化到实际部署的全流程进行有效推进。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"Spark",
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"深度学习",
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"fulltext": "高级算法工程师\n职位描述\n1. 负责排线、道口均衡、配载均衡等模型的开发与优化工作，通过先进的算法设计，解决多供应商、多工厂入厂运输过程中的复杂问题，提高运输效率，降低运输成本。\n2. 针对场内排产、排程、VDC路径规划等场景，开发高效的算法模型，确保工厂内部物流运作的顺畅和高效，满足生产计划和调度的要求。\n3. 负责库存优化算法的开发与实施，通过数据分析和建模，优化库存水平，降低库存成本，同时确保供应链的稳定性和响应能力。\n4. 与供应链管理、物流运营、生产计划等部门紧密合作，深入了解业务需求，确保算法模型能够有效支持业务目标的实现。\n5. 跟踪国内外供应链物流领域的最新算法研究成果和技术动态，结合公司业务需求，探索新的算法应用方向和技术创新点。\n\n职位要求\n1. 计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士学历以上；博士优先。有工厂域排产排程经验者优先。\n2. 熟练掌握运筹学、数学建模、优化算法等基础知识，具备扎实的数学功底和逻辑思维能力。\n3. 精通Python、Java等编程语言，熟悉常用数据结构和算法。\n4. 熟悉机器学习、深度学习、运筹优化、统计学等算法，了解大模型相关理论，有大模型部署、微调经验，熟悉Qwen、ChatGPT、InternVL等大模型。\n5. 熟悉大模型（如 LLM）的微调技术（如 LoRA）和部署流程，具备 Prompt 调优的经验，能够根据业务需求设计和优化 Prompt，提升模型的性能和输出质量。\n6. 熟悉数据挖掘和大数据处理工具（如Hadoop、Hive、Spark），熟练使用算法框架（如TensorFlow、PyTorch）和优化工具（如Gurobi、Ortools）。\n7. 具备在复杂业务场景下独立开展算法项目的能力，能够从问题定义、数据收集与分析、模型构建与优化到实际部署的全流程进行有效推进。\n1. 负责排线、道口均衡、配载均衡等模型的开发与优化工作，通过先进的算法设计，解决多供应商、多工厂入厂运输过程中的复杂问题，提高运输效率，降低运输成本。\n2. 针对场内排产、排程、VDC路径规划等场景，开发高效的算法模型，确保工厂内部物流运作的顺畅和高效，满足生产计划和调度的要求。\n3. 负责库存优化算法的开发与实施，通过数据分析和建模，优化库存水平，降低库存成本，同时确保供应链的稳定性和响应能力。\n4. 与供应链管理、物流运营、生产计划等部门紧密合作，深入了解业务需求，确保算法模型能够有效支持业务目标的实现。\n5. 跟踪国内外供应链物流领域的最新算法研究成果和技术动态，结合公司业务需求，探索新的算法应用方向和技术创新点。\n1. 计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业硕士学历以上；博士优先。有工厂域排产排程经验者优先。\n2. 熟练掌握运筹学、数学建模、优化算法等基础知识，具备扎实的数学功底和逻辑思维能力。\n3. 精通Python、Java等编程语言，熟悉常用数据结构和算法。\n4. 熟悉机器学习、深度学习、运筹优化、统计学等算法，了解大模型相关理论，有大模型部署、微调经验，熟悉Qwen、ChatGPT、InternVL等大模型。\n5. 熟悉大模型（如 LLM）的微调技术（如 LoRA）和部署流程，具备 Prompt 调优的经验，能够根据业务需求设计和优化 Prompt，提升模型的性能和输出质量。\n6. 熟悉数据挖掘和大数据处理工具（如Hadoop、Hive、Spark），熟练使用算法框架（如TensorFlow、PyTorch）和优化工具（如Gurobi、Ortools）。\n7. 具备在复杂业务场景下独立开展算法项目的能力，能够从问题定义、数据收集与分析、模型构建与优化到实际部署的全流程进行有效推进。",
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