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【集团】运筹优化算法管培生
【集团】运筹优化算法管培生
发布于 2 小时前管理培训生(管培生)
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Cplex
Gurobi
数学建模
物流算法
线性规划
运筹优化
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
大厂管培生、高薪潜力、前沿运筹技术、物流核心业务、工作节奏较快
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
2.0万
比算法工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
18 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 算法工程师 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
极兔速递集团面向2026-2027届毕业生的校招岗位，专注于物流场景的运筹优化
主要负责组合优化、线性规划等算法的研究与开发，解决选址、路由、调度等核心业务痛点，推动算法落地以提升物流效率并降低运营成本
最低要求
本科及以上学历，计算机、运筹学、数学、工业工程或相关专业
熟悉机器学习或者优化、运筹学等领域的算法应用和理论，有科研能力并有成果发表在国际会议、期刊者优先
较强的逻辑分析能力和数学建模能力，熟悉机器学习或者运筹学、车辆路径规划领域的经典算法和模型
较好的编程能力，熟练掌握Python/Java等编程语言，熟练使用Gurobi/Cplex/lpSolve等建模求解工具
对新技术有持续学习热情，具备良好的逻辑思维
毕业时间要求：2026年9月—2027年7月期间毕业的同学（以毕业证/学位证/国外学历学位认证为准）
工作职责
负责运筹优化方向的算法研究和开发，包括但不限于组合优化、线性规划、混合整数规划、启发式算法等
负责将运筹优化算法并应用于物流选址规划、路由规划、车辆调度、路径规划等场景，实现成本降低效率提高，协助提高核心竞争力
具备良好的数学建模能力，能够从复杂的业务环境中抽象出清晰的数学模型，沉淀核心算法和模型
针对物流场景中的特定痛点，开展专项技术攻关
提出创新性解决方案，助力物流领域的智能化升级
与算法团队、工程团队、产品团队紧密协作，推动算法从实验室到实际场景的落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于高速增长的物流行业，接触海量真实业务数据和技术难题
- 平台大，资源充足，适合积累高含金量项目经验
- 算法落地难度大，需兼顾理论最优与工程可行性
- 业务节奏快，对解决实际问题的抗压能力要求高
- 热爱算法研究、数学基础好、希望将技术应用于大规模实际场景的理工科毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法研究员成长为算法专家或技术负责人，深入理解物流业务，可向物流数字化管理方向发展
- 研究并开发运筹优化算法（如线性规划、启发式算法），解决物流网络中的选址、路由和调度问题
- 扎实的数学建模能力，精通Python/Java及Gurobi/Cplex等求解器，熟悉运筹学和机器学习理论
申请策略
- 强调算法在降低成本、提升效率方面的实际价值
- 展现良好的跨团队协作意识
- 突出数学建模竞赛经历、运筹学相关科研项目、顶会论文发表记录，以及使用Gurobi/Cplex解决具体问题的案例
- 复习线性规划、整数规划、图论等核心理论
- 熟悉主流求解器的API使用
- 了解物流行业基本业务逻辑
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 重点阐述建模思路、约束条件设定、求解策略选择及最终效果量化
- 请介绍一个你使用运筹优化算法解决实际问题的项目
- 如何构建车辆路径规划（VRP）的数学模型？
- Gurobi和Cplex在使用上有何异同？
- 如何处理大规模物流场景下的计算时效性问题？
- 准备1-2个深度复盘的算法项目案例
- 复习经典运筹学算法原理
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市物流巨头，提供具有市场竞争力的校招薪资和完善的福利体系，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
管培生项目提供明确的培养路径，涉及前沿运筹优化技术在物流场景的深度应用，成长空间巨大。
技术前沿主流现代技术
技术栈运筹优化、线性规划、混合整数规划、启发式算法、Python、Gurobi、Cplex
业务类型profit_center
工作生活
60中等
物流行业通常节奏较快，虽未明确提及加班，但算法落地和业务攻坚可能带来一定工作压力。
工作模式未明确
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
通过技术手段优化物流效率、降低成本，具有明显的社会价值和行业贡献意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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