京东
算法开发
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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工程师
算法工程师
Cplex
Gurobi
Llm
Sql
机器学习
路径规划
运筹优化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术栈、高成长潜力、大厂平台，但工作强度较大
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
4.8万
比算法工程师中位数高
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 1900 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 算法工程师 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
负责京东物流核心运筹优化算法（路径规划、动态调度等）的研发与迭代，支撑降本提效业务目标
探索LLM与Agent技术在需求预测、异常分析及人机协同决策中的应用落地
深入理解仓储运输全链路业务，构建智能履约系统，解决算法线上化闭环难题
最低要求
学历要求：计算机科学、人工智能、运筹学、工业工程、应用数学等相关专业，硕士及以上学历优先
工作经验要求：拥有3年及以上算法研发经验，有物流、供应链、电商履约等领域成功项目经历者尤佳
具备完整的算法项目从0到1落地经验，熟悉业务需求分析、模型开发、系统集成及效果评估全流程
技能要求：
基础能力：精通Python，熟练掌握Java/Go/C++中的一种，具备扎实的编码功底和系统设计能力
专业核心：深入掌握运筹优化理论与方法（如线性/整数规划、启发式算法），熟练使用Gurobi、CPLEX等求解器及相关框架
机器学习：熟悉常用机器学习算法，并有将其应用于预测、分类或推荐等实际问题的经验
大模型与Agent能力：必须项：了解大语言模型原理，具备使用主流LLM API或开源模型进行应用开发的经验
加分项：有设计或开发基于LLM的智能体（Agent）应用的经历，能够实现任务分解、工具调用、自主决策或与人类协同完成复杂工作流程
业务与技术结合：出色的业务理解和抽象能力，能将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案和算法模型
具备优秀的跨团队沟通和项目管理能力
数据能力：精通SQL，熟练使用数据分析工具，能从海量数据中挖掘洞见并驱动算法优化
工作职责
核心算法研发与攻坚：负责物流场景中路径规划、动态调度、负载均衡、网络优化等核心运筹优化算法的设计、开发与持续迭代，直接支撑“运力灭霸”的降本提效与“快快规划”的动态路由扩展
智能系统建设与落地：参与建设新一代智能履约系统、规划工作台及跨网络路由引擎，将算法模型深度嵌入业务流程，解决算法线上化闭环弱、系统协同难等问题，确保算法价值直达业务一线
前沿技术融合创新：探索并应用大语言模型（LLM）与智能体（Agent）技术，用于需求预测、异常根因分析、策略自动生成与解释、人机协同决策等场景，提升系统的自适应能力与用户体验
业务建模与协同优化：深入理解仓储、运输、分拣、配送等全链路业务，将复杂的业务规则和需求抽象为可计算、可配置的数学模型，主导或参与跨部门协同的全局优化项目，如大B网的产品与网络解耦调度
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠京东物流庞大业务场景，数据丰富且落地性强，算法价值直接体现
- 平台大，资源充足，有利于个人品牌积累
- 业务逻辑极其复杂，需要深入理解仓储、运输等全链路细节，学习成本高
- 高强度竞争环境下，对算法效果的实时性和稳定性要求极高
- 适合对运筹优化有深厚兴趣，同时关注AI前沿技术落地的算法工程师
- 喜欢解决复杂实际问题，具备较强抗压能力和业务敏感度的求职者
缺点 / 挑战
- 涉及LLM+Agent等前沿技术与传统运筹优化的结合，技术栈新颖且具有挑战性
- 算法落地面临线上化闭环弱、系统协同难等工程化挑战
角色解读
- 可向资深算法专家方向发展，深耕运筹优化或AI前沿领域
- 也可向技术管理岗位转型，带领团队攻克更复杂的业务难题
- 随着LLM在垂直领域的深入，该岗位具有极高的技术壁垒和职业护城河
- 负责物流核心场景（路径规划、调度）的运筹优化算法设计与迭代
- 探索LLM与Agent在业务中的落地，如需求预测和异常分析
- 深入业务一线，将复杂业务规则转化为数学模型并实现系统化落地
- 精通Python及至少一门其他语言，扎实的数据结构与算法基础
- 深入掌握运筹优化理论及Gurobi/CPLEX等求解器
- 熟悉机器学习及LLM/Agent应用开发
- 具备极强的业务抽象能力和跨团队协作能力
申请策略
- 准备1-2个完整的算法落地案例，重点阐述如何从模糊业务需求中抽象出数学模型，并解决工程化难题
- 了解京东物流最新的技术战略和业务痛点，展现你对业务的深刻理解
- 突出展示从0到1的算法落地项目经验，特别是量化成果（如降本比例、效率提升百分比）
- 详细列举掌握的运筹优化方法及求解器使用经验
- 强调LLM/Agent在项目中的实际应用案例，而非仅停留在理论层面
- 加强运筹优化理论的系统性复习，特别是大规模求解器的调优技巧
- 深入学习LangChain、AutoGen等LLM应用开发框架
- 提升SQL及大数据处理能力，以便更高效地处理海量物流数据
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合实际场景说明选型理由和优化手段
- 对于LLM相关问题，既要展示技术热情，也要保持理性，指出其在确定性任务中的局限性及与传统算法的结合点
- 请详细介绍一个你负责的从0到1的算法落地项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何在保证求解精度的前提下，提高大规模运筹优化问题的求解速度？
- 请谈谈你对LLM在物流场景下应用的理解，有哪些潜在的风险和解决方案？
- 面对模糊的业务需求，你通常如何进行抽象和建模？
- 请比较Gurobi和CPLEX在不同场景下的优劣及使用经验
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
京东作为上市巨头，薪资水平处于行业中上，福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位涉及运筹优化与LLM/Agent的前沿结合，技术含量高，成长空间巨大，能极大满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、运筹优化、Gurobi、CPLEX、Python、机器学习
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗，通常工作强度较大，WLB相对一般，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过算法优化物流效率，间接提升社会物流运转效率，具有一定的社会价值和行业前景。
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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