京东
算法开发工程师
算法开发工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Eta预测
图神经网络
强化学习
物流调度
路径规划
运筹优化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心业务算法岗、技术前沿、发展性好、但工作强度可能较高
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，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1930 个在招 · 其中算法优化工程师 12 个
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责京东物流的ETA预测、路径规划与运力调度算法设计，构建实时决策系统
需运用多目标优化及前沿技术（如强化学习）解决复杂调度问题，推动算法落地并沉淀方法论，致力于实现行业领先的物流调度体系
最低要求
具备物流调度算法系统设计经验，主导过ETA预测、路径规划与运力调度模块的整体优化
拥有多目标优化建模能力，能针对配送效率、骑手负荷与异常场景设计联合优化算法
具备复杂系统归因分析能力，能从调度异常中定位算法缺陷与业务规则冲突
工作职责
主导ETA预测、路径规划与运力调度算法设计，构建高效稳定的实时决策系统
设计多目标优化模型，解决骑手负荷均衡与异常场景弹性调度等复杂问题
探索强化学习、时空图神经网络等前沿技术在动态调度场景的落地应用
建立从算法设计、压测验证到灰度上线的完整交付机制，确保技术成果转化为业务指标提升
沉淀物流调度算法方法论与技术框架，形成可复用的解决方案体系
优先资格
有抱负、有情怀、有使命感，致力于将物流调度算法体系做到行业领先
有胸怀、有眼界、有魄力，在技术决策中敢于担当并推动算法能力演进
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠京东物流海量真实数据，技术落地场景丰富且具有极高的商业价值
- 接触前沿AI技术与传统运筹学的结合
- 需处理复杂的现实约束条件（如交通、天气、人力波动）
- 热衷于用技术解决实际复杂问题，抗压能力强，对物流供应链领域感兴趣的技术人才
缺点 / 挑战
- 算法需直接对业务指标负责，压力较大
角色解读
- 可向高级算法专家、物流技术架构师方向发展，或在大型平台企业担任核心算法负责人
- 负责设计并优化物流场景下的ETA预测、路径规划及运力调度算法，构建实时决策系统
- 精通运筹学多目标优化建模，熟练掌握强化学习、时空图神经网络等前沿AI技术在工业界的应用
申请策略
- 了解京东物流的业务模式和技术栈，面试时强调算法落地的工程化能力和对业务痛点的理解
- 突出展示在运筹优化、机器学习领域的具体项目成果，特别是量化带来的业务提升（如时效提升%、成本降低%）
- 复习运筹学经典算法（如Dijkstra, A*, 线性/整数规划），熟悉主流深度学习框架在时序/图数据上的应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 重点阐述技术选型的依据、遇到的难点及解决方案、以及最终量化的业务收益
- 请详细介绍一个你主导的多目标优化项目，你是如何定义目标和约束的？
- 在动态调度场景中，如何处理实时性要求与计算复杂度之间的矛盾？
- 强化学习在实际工业界落地时遇到的最大挑战是什么？你是如何解决的？
- 如何评估和改进ETA预测模型的准确性？
- 准备2-3个深度项目案例，涵盖算法设计、模型训练、线上部署及效果监控全流程
- 复习常见运筹优化问题和机器学习基础理论
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿技术与复杂业务场景的深度结合，技术成长空间大，职业天花板高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、时空图神经网络、多目标优化、ETA预测、路径规划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂核心业务部门通常节奏较快，JD中未提及弹性工作制，WLB可能面临挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
JD中明确提到“有抱负、有情怀、有使命感”，致力于行业领先，具有一定的意义感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号有抱负、有情怀、有使命感、致力于将物流调度算法体系做到行业领先
创新程度积极采用新技术
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