百度的运筹优化算法工程师(LLM/Agent方向)（J96461）薪资是多少？

该职位薪资范围为 30k–50k（人民币/月）。

运筹优化算法工程师(LLM/Agent方向)（J96461）的工作地点在哪里？

该职位工作地点位于北京市。工作形式为仅现场办公。

该职位要求硕士学历及中级经验工作经验。

🤖 AI 估测：¥30K-50K

发布时间：22 天前

这是一个专注于运筹优化算法与大模型（LLM/Agent）结合的工程师岗位

你将负责在物流、航空、制造等复杂业务场景中，设计并实现调度、路径规划等核心算法，并探索利用大模型提升传统运筹问题求解效率的新方法

工作涵盖从问题建模、算法研发到工程落地的全流程

核心运筹算法研发：深入理解业务场景（物流、航空、港口、工业制造等），针对调度、路径规划（VRP）、装箱、排班、选址等核心问题，设计并实现高性能的运筹优化算法

大模型与Agent应用：探索 LLM 在运筹领域的应用边界，构建基于 LLM 的智能体（Agent）

利用大模型辅助数学建模、自动化生成求解代码、或通过启发式引导提升传统求解算法的效率

工程落地与迭代：负责从问题定义、数学建模、算法设计到工程落地的全流程

持续跟踪生产环境效果，解决算法在实际场景中的性能瓶颈（如求解速度、可行性等）

前沿技术探索：跟进运筹学与深度学习（尤其是 LLM、RL）结合的前沿技术，推动“求解器 + 大模型”的技术融合

学历背景：管理科学与工程、运筹学、应用数学、计算机、自动化、交通运输等相关专业硕士及以上学历

运筹学基础：深刻理解数学规划理论（LP / IP / MILP / MINLP / NLP）

熟练掌握至少一种主流求解器（Gurobi / CPLEX / SCIP / COPT 等）及其API调用

熟悉常用启发式/元启发式算法（如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、ALNS、列生成、Benders分解等）

大模型能力：熟悉 Transformer 架构及 LLM 原理，有相关开发经验（LangChain / AutoGen 等）

编程与工程：具备扎实的算法实现能力，精通 Python/C++，熟悉常见数据结构与算法

具备数据合成、Prompt Engineering、模型微调（SFT / LoRA）及 RAG 实战经验者优先

具有港口调度、物流配送、航空网络、车辆路径规划或智能制造排产等实际落地项目经验者优先

运筹优化算法工程师(LLM/Agent方向)（J96461）

🤖 AI 估测：¥30K-50K

发布时间：22 天前