以下暂未纳入匹配项
| 岗位职责 |
1.算法研发：针对交通物流场景（如调度、路径优化、需求预测等），设计并开发机器学习、深度学习、强化学习等AI模型，解决动态决策与优化问题；2.模型优化：攻克物流网络高维优化问题（如成本时效平衡、资源协同分配），通过AI算法或运筹－智能混合方法提升系统效率；3.技术落地：将算法模型嵌入业务系统（如TMS/WMS），完成从开发到生产部署的全流程，监控线上效果并持续迭代优化；4.数据挖掘：结合业务需求，提取多源物流数据特征，支撑模型训练与业务策略制定；5.技术研究：跟踪AI前沿技术（如大模型、自动驾驶感知），探索在交通物流领域的创新应用；6.技术方向：机器学习（XGBoost/LightGBM）、深度学习（Transformer、CNN/GNN）、强化学习（DRL）、运筹优化（OR-Tools、Gurobi）、计算机视觉（若涉及无人驾驶感知）、Python/C++、分布式计算（Spark/Flink）。 |
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