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每日推荐备考福建省【申论】提出对策-解决问题是关键，运用经验巧提对策
【申论】提出对策-解决问题是关键，运用经验巧提对策
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| 工作单位 | 福建省星云大数据应用服务有限公司 | 用人科室 | 运营合作部 |
|---|---|---|---|
| 省份 | 福建 |
| 职位名称 | 人工智能算法工程师 | 招录人数 | 1 |
|---|---|---|---|
| 专业要求 | 计算机科学与技术类相关专业 | 学历要求 | 硕士研究生及以上学历 |
|---|---|---|---|
| 应届要求 | 2026届应届毕业生 | 其他条件 | 1.熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），熟悉机器学习算法（如XGBoost、LightGBM）及经典模型（如CNN/RNN/Transformer）；2.掌握强化学习基础（如Q-Learning、DQN、PPO）或运筹优化方法（如线性规划、遗传算法、OR-Tools），有物流场景优化经验者加分；3.熟悉Python/C++编程，具备扎实的算法与数据结构基础（能处理高并发、低延迟场景）；4.了解物流/交通领域基础术语（如TMS、WMS、VRP、干支线网络），能快速理解业务逻辑。 |
| 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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