职位描述 1）掌握运筹优化的算法理论，包含：线性规划、整数规划、非线性规划和随机规划等； 2）掌握经典启发式与元启发式算法（如遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、蚁群算法、粒子群优化等），能够根据业务特点设计与优化调度、路径和资源分配问题的求解器。 3）在生产制造领域具备丰富实践，能够构建生产排产（APS）、车间作业调度（Job Shop Scheduling）、瓶颈工序优化 等算法模型，实现生产效率***化与成本最小化。具备汽车行业3个以上大型运筹调度、路径规划、生产排产等相关项目的实战经验（需作为主要参与者，需提供项目软件架构、主要功能概述、项目组织架构图等证明材料）； 4）在物流与供应链领域，具备应用经验（包括配载优化领域经验），能设计车辆路径规划（VRP）、仓储拣选优化、运输网络优化、供应计划与库存控制 等算法解决方案。 5）在配套采购领域经验，能构建成本模型、供方质量数据诊断分析等算法模型。 6）具备跨领域建模能力，能够将复杂的业务约束（多工厂、多物料、多层级 BOM、时间窗、容量限制等）转化为可求解的数学模型与启发式策略。 7）熟悉常见运筹优化工具与框架，并能结合启发式方法进行混合建模和求解加速。 8）具备小规模数据处理与性能优化能力，能够在近实时或准实时环境下运行调度与优化算法。 9）能与业务专家紧密合作，理解工厂运作、供应链流程及物流节点特性，确保算法方案的可落地性与业务价值。 10）拥有项目交付经验，能主导从需求分析、算法设计、原型验证到系统集成的完整研发流程。