京东
算法工程师-运筹优化
算法工程师-运筹优化
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
强化学习
数学建模
机器学习
运筹学
决策大模型
AI 估算 · 20k–30k
北京头部互联网公司算法岗，应届生竞争激烈，薪资水平在行业中上，月数16个月较常见。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向应届生的运筹优化算法工程师岗位，你将加入京东的技术团队，运用运筹学、机器学习等知识解决电商、物流、金融等核心业务中的定价、库存、调度等优化问题
同时有机会探索AI与运筹结合的前沿技术，如强化学习和决策大模型，推动决策效率提升
适合对数学建模和AI有热情、希望在大平台成长的应届生
最低要求
年10月1日至2027年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历
拥有但不限于运筹学、工业工程、计算机、应用数学、统计学或其他相关专业学习背景，熟悉机器学习、运筹学领域算法，有实践经验优先
至少熟悉Java、C、C++、Python、R中的一门语言，有较强的编程能力，熟悉脚本语言、关系数据库和Linux更优
拥有良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力，充满技术热情与理想
了解并能使用AI工具（如通用对话式AI、数据分析平台等）辅助数学建模与结果分析
有AI工具结合运筹优化项目经历者优先
对AI新技术保持好奇心，乐于主动学习并快速掌握新的AI知识和功能，积极拥抱新技术
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
参与京东各业务及生态领域中运筹优化问题研究及探索应用，如使用建模工具进行运筹问题设计、开发和模型交付
应用数学编程知识，设计开发决策支持工具和软件等
与京东的技术团队及科学家们一同探索和创新运筹优化/机制设计等方向算法的研究与开发，并应用在京东的电商、金融、物流等业务问题场景中，如定价、库存、物流、供应链管理、调度等方面
AI应用探索：关注AI与运筹优化结合的前沿技术（如强化学习、决策大模型等），尝试运用AI工具辅助建模、求解与结果分析，提升决策效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 京东业务场景丰富（电商、物流、金融），算法落地机会多，能快速积累实战经验
- 团队有科学家和资深工程师指导，技术氛围浓厚，适合应届生成长
- 薪资和福利在互联网大厂中属于第一梯队，股票期权等长期激励值得期待
- 大厂内部流程较多，跨部门协作可能存在沟通成本
- 算法工程师岗位通常需要应对业务需求变化，可能有阶段性加班
缺点 / 挑战
- 运筹优化问题复杂度高，需要扎实的数学基础和耐性，初期可能面临较大学习压力
- 适合对数学建模和AI有浓厚兴趣、乐于挑战复杂问题、并希望在技术深度上持续提升的应届生
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为运筹优化专家，主导复杂决策问题的解决方案
- 管理方向：带小团队，负责算法项目的规划与交付，逐步转为技术负责人
- 跨界方向：结合AI和运筹，成为智能决策领域的稀缺人才，可转向数据科学或AI研究
- 用运筹学建模工具（如CPLEX、Gurobi）设计并求解定价、库存、调度等优化问题
- 与团队合作开发决策支持软件，将算法部署到实际业务中
- 探索强化学习、决策大模型等AI技术与运筹优化的结合，提升决策智能化水平
- 坚实的运筹学基础，熟悉线性规划、整数规划、动态规划等经典算法
- 熟练掌握至少一门编程语言（如Python或C++），具备良好的编程习惯
- 较强的数学建模能力，能快速将业务问题转化为数学模型
- 了解AI工具（如ChatGPT、AutoML）并用于辅助建模和结果分析
申请策略
- 在求职信中表达对运筹优化和AI结合方向的技术热情，以及希望用算法解决实际业务问题的意愿
- 提前了解京东的核心业务（如物流、供应链、电商）和相关的运筹应用场景，面试时展现行业理解
- 突出运筹优化相关的项目或竞赛经历（如数学建模竞赛、物流调度优化项目），描述具体问题和效果
- 强调编程能力，列出熟悉的语言、框架和工具（如Python、C++、Gurobi、TensorFlow等）
- 如有AI工具结合运筹的项目经验，务必详细说明方法和成果
- 展示快速学习新技术的能力，例如自学强化学习或决策大模型的经历
- 复习经典运筹算法（单纯形法、分支定界、动态规划）并尝试用代码实现
- 学习至少一个商业求解器（如Gurobi、CPLEX）或开源工具（Google OR-Tools）
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则：情况（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）
- 对于算法理论问题，先给出定义，再说明适用场景和复杂度，最后与相关算法对比
- 对于开放性问题（如AI应用），强调自己的思考过程和学习能力，不必给出完美答案
- 请描述一个你解决过的运筹优化问题，包括问题定义、建模过程、求解方法和最终效果
- 如何用线性规划解决库存管理中的报童问题？请写出数学模型
- 比较分支定界和割平面法的优缺点
- 你了解强化学习在调度问题中的应用吗？请举例说明
- 你用过哪些AI工具辅助数学建模？效果如何？
职位点评
77
综合评分
大厂算法岗，薪酬优厚，技术前沿，适合快速成长但工作强度较大。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合优先追求技术成长和薪资回报、对工作和生活平衡要求不高的应届生。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利90
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
90较高
薪资水平在行业中有竞争力，且京东已上市福利体系完善，补偿性动机能得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
85较高
职位涉及运筹优化和AI前沿技术，团队有科学家指导，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈运筹学、机器学习、强化学习、决策大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，弹性工作制未明确，互联网大厂通常有加班文化，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
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
电商物流行业稳定增长，优化算法能提升效率带来直接社会价值，但使命感一般。
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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