岗位职责： 加入 Shopee 供应链算法团队，探索前沿算法在真实供应链场景中的落地应用。 我们聚焦仓储、转运及履约等核心场景，融合运筹优化、机器学习、强化学习及 AI Agent 等前沿技术，打造覆盖智能决策、智能调度和自动化运营的算法体系。你的工作将直接影响Shopee全球供应链网络的运营效率、资源利用率和成本优化，在真实的大规模业务场景中持续创造价值。 在这里，你不仅能够挑战复杂的算法问题，更能见证算法从研究、验证到落地应用的完整过程，与优秀的 AI、算法及业务团队共同推动供应链智能化升级。 工作职责 负责仓库及转运中心智能决策算法研发，围绕波次规划、库位分配、补货推荐、拣货路径、任务调度等核心场景，运用运筹优化、机器学习、强化学习等技术提升仓储作业效率和资源利用率。 深入理解仓储业务，完成业务抽象、数学建模、算法设计及工程落地，持续优化供应链关键节点的人效、成本和履约效率。 基于仓储运营数据开展数据分析、效果评估和策略迭代，建立算法效果监控体系，推动算法持续优化。 跟踪运筹优化、强化学习、大模型及 AI Agent 等前沿技术，探索其在智能调度、异常分析、运营辅助决策等供应链场景中的应用落地。 任职要求： 硕士及以上学历，计算机、运筹学、应用数学、机器学习、深度学习等相关专业，4-6年算法研发经验。 具备扎实的数学建模和业务抽象能力，能够将复杂仓储业务转化为可计算、可求解的算法模型。 熟悉运筹优化、机器学习、强化学习等方向中的一个或多个，熟悉 Gurobi、CPLEX、SCIP 等求解器，或 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架。 具备良好的数据分析能力，熟练使用 SQL，能够基于业务数据完成问题定位、效果归因及算法优化。 熟练掌握 Python、Go、Java 等至少一种编程语言，具备良好的算法工程化和系统落地能力。 具备良好的学习能力、沟通协作能力和结果导向意识，对供应链智能决策及 AI 技术保持持续关注。 加分项 有波次规划、库位分配、补货推荐、任务调度等仓储算法经验； 有物流、电商、供应链智能决策项目经验； 有 AI Agent、多智能体或大模型业务落地经验； 有在线优化、强化学习应用或高水平论文、专利成果者优先； 英文可作为工作语言优先。

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