字节跳动
运筹优化研究员-基础技术
运筹优化研究员-基础技术
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
Cplex
Gurobi
启发式算法
整数规划
线性规划
运筹优化
LLM
AI 估算 · 30k–55k
博士+大厂核心基础技术岗，运筹优化与AI结合稀缺技能，市场竞争激烈，薪资具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位面向AI数据中心和云计算资源调度场景，负责将业务需求抽象为数学模型，设计并开发高效的精确或启发式算法进行求解
同时探索AI for OR，在运筹优化链路中应用大语言模型和Agent技术，提升决策入口的智能化和结果可解释性
适合拥有博士学历、运筹学背景扎实且对AI+OR结合感兴趣的资深研究员
最低要求
具有博士学位，具备优秀的研究背景，在Data/系统/AI领域的顶会（CCF-A）有一作论文
具备扎实的运筹学理论基础，精通线性规划、整数规划、组合优化等领域知识，熟练掌握至少一种商业或开源求解器（如Gurobi、CPLEX、CP-SAT等）
熟悉常用的（元）启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）
有实际落地经验
具备优秀的工程实现能力和代码规范，熟练使用Python/C++/Java等至少一种编程语言，熟悉常用数据结构与算法
具备优秀的逻辑思维能力和业务抽象能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案
沟通表达顺畅，团队意识强，协作能力好
工作职责
面向“AI数据中心”和“云计算资源调度”等场景，理解业务需求并抽象数学模型，设计和开发高效的精确算法/启发式算法/元启发式算法进行求解
探索“AI for OR”，在运筹优化算法链路中落地LLM和Agent技术，包括但不限于基于自然语言的决策引擎入口、算法结果可解释性增强
优先资格
领域知识：了解数据中心硬件供应链的流转机制，或了解云计算产品的底层实现
大模型：熟悉LLM，强化学习和LangGraph等Agent框架，具备PE调优和Agent开发的经验，对传统运筹优化和生成式AI的结合有兴趣和见解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 运筹优化与LLM/Agent结合是前沿方向，个人技术成长空间大
- 团队基础技术实力强，能接触到顶尖的工程和研究环境
- 需要同时掌握运筹优化和AI两大领域知识，学习曲线陡峭
- 算法落地到大规模生产环境对工程能力和稳定性要求极高
- 适合具有博士学历、运筹学背景扎实，同时对AI前沿技术有浓厚兴趣，乐于在工业界将算法落地并产生实际价值的资深研究员
缺点 / 挑战
- 字节跳动旗下数据中心和云计算业务规模巨大，应用场景丰富，技术挑战高
- 需要与业务、工程等多方协作，沟通成本较高
角色解读
- 在运筹优化和AI交叉领域深耕，成为行业顶级算法专家
- 向技术管理方向发展，带领团队攻克更大规模的资源调度难题
- 横向拓展到数据中心基础设施或云计算产品的全栈优化
- 将AI数据中心和云计算资源调度业务需求抽象为数学模型，设计并开发高效算法求解
- 探索大语言模型和Agent技术在运筹优化链路中的应用，增强决策的智能化和可解释性
- 与团队协作，将算法落地到实际生产系统，并持续优化性能
- 扎实的运筹学理论基础，精通线性规划、整数规划、组合优化等
- 熟悉至少一种商业或开源求解器（如Gurobi、CPLEX），并具备实际落地经验
- 掌握常见的启发式算法，并具备优秀的编程能力（Python/C++/Java）
- 对LLM、Agent框架有了解，并有意愿探索AI+OR结合
申请策略
- 研究字节跳动在数据中心和云计算的布局，在面试中展现对业务场景的理解
- 准备一个完整的算法落地案例，从问题建模到求解再到效果评估，突出工程能力
- 突出运筹优化方向在顶会的论文成果，以及求解器使用和算法落地的项目经验
- 列出在数据中心或云计算资源调度方面的具体工作，体现业务理解能力
- 如果具备LLM/Agent相关经验，详细描述在优化链路中的应用尝试
- 学习LangGraph等Agent框架，并尝试将LLM与运筹优化结合的小项目
- 补充数据中心硬件供应链或云计算底层实现的知识，增加领域匹配度
面试指南
- 使用STAR法则描述项目，重点突出数学建模、算法选择和落地效果
- 对于AI+OR问题，先阐述传统方法的局限性，再说明AI如何补足，并给出具体设想或已有实践
- 请介绍一个你完成的运筹优化项目，如何从业务问题抽象为数学模型？
- 你如何选择求解器或启发式算法？有无对比实验？
- 你如何理解AI for OR？能否举一个用LLM增强运筹优化的例子？
- 在资源调度场景中，如何处理大规模问题的求解效率？
- 你对Agent框架了解多少？如何将Agent融入决策流程？
- 复习运筹学核心理论，特别是整数规划和组合优化
职位点评
73
综合评分
大厂核心算法岗，前沿技术栈，薪资面议但预期高，WLB不明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术前沿与个人快速成长的求职者，对薪资和生活工作平衡有较高要求者需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
字节跳动作为一线互联网大厂，薪资福利具有竞争力，但未在JD中明确具体薪资，属于高薪但面议的典型。整体补偿性动机满足程度较好。
薪资信号面议 (30K-55K/月)
成长发展
95较高
该职位处于运筹优化与AI前沿交叉领域，技术挑战大，有大量成长机会。JD明确要求顶会论文并鼓励探索AI for OR，发展性动机极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈运筹优化、LLM、Agent、Gurobi、CPLEX、遗传算法、强化学习
成长机会探索、落地的经验、有兴趣和见解
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与WLB，且互联网大厂研发岗通常工作强度较大。办公地点在北京，通勤可能较长。生活化动机满足程度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
数据中心和云计算是高速增长赛道，优化资源调度具有节能增效的社会意义，但JD中未明确使命感表述。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
字节跳动 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs