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外运创科-算法工程师（2027届秋招）(J32930)
外运创科-算法工程师（2027届秋招）(J32930)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Gurobi
Numpy
Or-Tools
Tsp
Vrp
启发式算法
整数规划
机器学习
运筹优化
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
北京物流运筹算法校招岗，前沿技术与真实场景结合，成长性突出、作息信息未披露。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.1万
比算法工程师中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 390 个在招
市场机会
选择不多
北京 · 算法工程师 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
外运创科面向2027届秋招的算法工程师岗，围绕路径优化、装载规划、网络规划等物流及供应链运筹优化方向，参与运筹优化算法产品的研发、迭代与项目落地，并深入研究前沿运筹算法在物流场景的创新应用
适合运筹、工业工程、计算机等专业、熟悉求解器与Python/Java的应届生
最低要求
国内外知名院校全日制本科及以上学历应届毕业生，运筹学、工业工程、管理科学与工程、物流工程、软件工程、计算机等相关专业
了解物流及供应链领域的运筹优化模型及使用场景，如网络流、TSP、VRP、选址、库存优化等，对其中某个问题类型熟悉
熟悉启发式算法、整数规划、机器学习等基本理论
能较熟练使用Or-tools/Gurobi/Cplex/COPT等求解器工具之一
熟悉Python或者Java，具有较好的编码和调试能力
能较熟练使用Numpy、Pandas等对数据进行分析、处理、可视化展示等
具有较好的分析问题、解决问题的能力
具备良好的需求理解能力、沟通表达能力和团队合作精神
具备较强的快速学习能力、自驱能力、责任感，逻辑思维清晰
熟练使用Office或WPS类办公软件
工作职责
重点围绕路径优化、装载规划、网络规划等物流及供应链运筹优化方向（之一），参与现有运筹优化算法产品的研发、迭代、落地和应用
参与某一产品方向的项目落地实施，协助进行解决方案设计，负责数据分析及挖掘，参与部分核心算法的设计、编码、测试、运维和技术支持等工作
逐步负责落地实施项目的项目管理，根据项目需求推动项目干系人解决问题
围绕某一产品方向，深入发掘和分析公司运筹优化算法的应用需求，根据业务需要协助推进实施产品项目，推动产品研发过程快速执行与落地，推动产品标准化建设及价值落地
紧跟并深入研究前沿运筹优化算法技术，及时了解并掌握行业动态，探索其在物流及供应链场景的创新应用
完成公司安排的其他工作
优先资格
具有物流及供应链领域的运输调度、网络规划、仓储及库存优化、预测等相关项目或实习经验者优先
具有一定工程化基础，能对模型、算法、场景进行一定抽象和标准化，有代码封装的能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 运筹优化在物流供应链场景有真实业务落地，算法价值可量化
- 覆盖研发、落地、项目管理全链条，工程与业务双线成长
- 面向前沿算法研究与行业创新应用，技术视野持续拓展
- 校招进入科技条线，可积累物流智能化稀缺的复合背景
- 需同时具备运筹建模、工程编码与业务理解三重能力，入门门槛高
- 项目落地需协调多方干系人，算法之外的沟通成本不小
- 物流场景数据质量参差，模型落地效果需反复调优
- 适合运筹/计算机基础扎实、编码能力强、想在物流供应链场景做算法落地的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从参与算法产品研发与项目落地做起，逐步独立负责产品方向
- 逐步承接落地项目的项目管理，向算法专家或项目负责人两条路线发展
- 深耕物流供应链运筹场景后，可成长为智能物流产品的技术负责人
- 围绕路径优化、装载规划、网络规划等运筹优化方向之一，参与算法产品的研发、迭代与落地
- 参与项目落地实施，负责数据分析与挖掘，参与核心算法的设计、编码、测试、运维与技术支持
- 发掘分析运筹优化算法的应用需求，推动产品研发落地与标准化建设
- 跟踪前沿运筹优化算法，探索其在物流及供应链场景的创新应用
- 运筹学、工业工程、计算机等相关专业，掌握网络流、TSP、VRP、选址、库存优化等模型
- 熟悉启发式算法、整数规划、机器学习基本理论
- 熟练使用Or-tools/Gurobi/Cplex/COPT之一及Python或Java，会用Numpy、Pandas做数据分析
- 较强的分析解决问题能力、沟通表达与快速学习能力
申请策略
- 面试前研究公司运筹优化算法产品的主要方向与落地场景
- 准备用英文或中文清晰讲解一个算法项目的建模与优化过程
- 突出知名院校与运筹学、工业工程、计算机等专业背景
- 列举VRP、选址、库存优化等模型的项目、竞赛或实习经历
- 展示Gurobi/Or-tools求解器与Python编码的实战作品
- 强调代码封装、工程化抽象等加分能力
- 针对某一运筹问题类型（如VRP）做深做透一个完整建模求解项目
- 熟练Numpy、Pandas数据分析与可视化流程
面试指南
- 项目类问题按『业务问题—数学建模—算法选择—结果验证』结构讲解
- 方法对比类问题结合场景约束与计算成本展开
- 落地类问题突出需求理解、干系人沟通与迭代调优的闭环
- 请讲解一个你做过的运筹优化项目，模型如何建立的？
- VRP问题有哪些经典求解思路，你会如何选型？
- Gurobi和启发式算法各适合什么场景？
- 如果落地时业务方不认可算法结果，你会怎么推进？
- 你如何用Pandas处理一份数据质量较差的订单数据？
职位点评
薪资福利60
成长发展82
工作生活55
使命价值66
薪资福利
60中等
JD未披露薪资，校招算法岗起薪通常高于一般应届岗位，具体需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.8万/月）
成长发展
82较高
前沿运筹算法研究与真实物流场景落地结合，研发到项目管理全链条成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈运筹优化、VRP、整数规划、启发式算法、机器学习、Python、Gurobi
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与作息安排；项目落地实施阶段节奏可能波动，整体强度信息未披露。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
66中等
运筹优化直接降低物流与供应链的社会运行成本，场景真实、价值感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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