Job description
亮点 / Highlights:
- 前沿学术背书：团队近年已有成果发表于 KDD/CIKM 等顶会，并入围 2023 年 Franz Edelman 奖（全球运筹与管理科学界重要荣誉），是国内即时配送算法领域学术影响力最强的团队之一；
- 业务核心地位：调度算法直接决定 Keeta 的履约效率与用户体验，是业务最核心的竞争壁垒，每一次算法迭代都能在关键业务指标上清晰体现；
- 跨学科成长：团队汇聚运筹优化与机器学习双背景专家，通过共同学习快速成长为跨学科复合型人才，职业发展路径宽广。
岗位职责 / Duties:
- 负责 Keeta 实时调度系统中 ETA 预估、路径规划、供需预测等核心模型的建模与优化，综合运用机器学习、深度学习、强化学习、因果推断等技术，持续提升人单匹配决策质量；2. 针对即时配送多目标、不确定性、动态性等特点，建立多场景联合优化框架，覆盖转化预估、订单难度刻画、定价、骑手活动优化等方向；3. 探索即时配送履约新模式，颠覆传统供应链物流技术体系，研究降本增效的新算法路径，推动业务天花板持续突破；4. 积极探索大模型技术在调度/履约场景的应用（如 LLM 辅助实验分析、大模型增强需求预测），借助 AI 工具提升算法研发效率，推动团队拥抱 AI 协作工作方式。
任职要求 / Requirements:
- 计算机、工业工程、自动化、应用数学等相关专业；
- 较好的编程能力，熟悉 Java/Python 等任一语言，熟悉常用数据结构和算法，熟练使用 Hive、Spark 等工具；
- 在机器学习或数据挖掘或运筹优化方向有深入理解与落地经验，在广告推荐、需求预估、强化学习等方面有实践经验；
- 优秀的分析及解决问题的能力，在复杂业务场景策略优化方面具备 2-3 年经验；
- 能够深入思考、勇于创新，具有优秀的业务理解、目标制定能力，以及较强的跨团队沟通和协调能力；
- 具备创业精神和创业心态，不自设边界，能够快速学习，广泛支撑业务。