一、数据挖掘、运筹方向：
参与智能运营、需求挖掘、路径优化、风险控制等方向的算法研发，挖掘产业链中的多元数据价值，提升供应链效率和服务质量
基于数据洞察体系和业务特征构建算法模型，为集装箱调配、网络优化等关键业务决策提供数据支持与前瞻性预测
分析研究数据与实际业务，挖掘各类数据标签，深入理解业务规律，驱动业务创新和增长
二、大模型方向：
完成大模型相关任务，确保数据的准确性和模型的有效性
参与大模型算法的应用研究，涉及语言模型、多模态模型等领域，应用Prompt工程、RAG、SFT等技术，将算法从理论转化为实际业务场景中的解决方案
协助团队探索智能体应用的新方向，参与将前沿研究成果转化为产品功能的实现过程，推动产品的创新与优化
参与大模型在业务场景中的关键能力开发，优化模型在业务中的落地效果，提升业务处理效率
参与算法模型的工程化落地工作，确保模型在业务系统中的稳定运行
三、算法工程方向：
参与算法平台扩展性、稳定性优化
设计算法模型服务化方案，致力于实现高并发、低延迟在线推理服务，保障服务的稳定运行
参与算法从研发到生产的工程化流程
参与算法平台的模块化、服务化工作
推动算法平台与公司内部其他系统集成，助力提升协同效应