算法高级工程师（运筹优化方向）-集团总部

优缺点分析

角色解读

• 深入运筹优化领域，成为专家，主导复杂供应链/生产优化项目
• 横向拓展至机器学习、AI决策智能，成为算法负责人或技术总监
• 积累行业经验（如制造、物流），转向解决方案架构或咨询角色
• 负责对生产计划和调度场景（如预分配、主计划、排程）进行数学建模和仿真优化，提升生产效率
• 应用元启发式算法或求解器（如Gurobi）设计近似解法，解决复杂的组合优化问题
• 与业务团队协作，将算法模型落地到实际生产系统，持续迭代优化
• 扎实的运筹学基础，熟悉LP/IP、网络流、图论等数学规划方法，以及遗传算法、粒子群等进化计算
• 熟练掌握C++或Python，具备良好的编程能力和数据结构知识
• 了解主流求解器（Gurobi/OR-Tools/OptaPlanner）的使用，有实际项目经验优先
• 附加分：机器学习、强化学习、时间序列等数据科学技能

申请策略

• 在求职信中表达对制造业智能化的热情，并说明如何利用运筹优化解决实际问题
• 关注欣旺达的电池制造业务，了解其生产流程，面试时展现行业洞察
• 突出运筹优化项目经验，特别是排产、排班、仓储优化等实际案例，描述建模过程和量化成果
• 列出掌握的经典算法（如LP/IP、蚁群、遗传算法）以及使用的求解器，体现深度
• 强调编程能力：C++/Python的熟练程度，以及数据处理和算法实现的速度
• 如果有机器学习或APS经验，可展示在多学科交叉上的优势
• 如果对求解器不熟，可以提前学习Gurobi或OR-Tools的官方教程和案例
• 准备一个端到端的运筹优化项目（如用Python实现排程算法），展示在GitHub上

面试指南

• 对项目类问题，用STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出建模方法和算法调优
• 对理论问题，先清晰定义概念，再给出具体例子，最后总结优缺点
• 对优化问题，先分析问题特性，再提出多方案对比，强调权衡取舍
• 请描述一个你用运筹优化解决实际问题的项目，包括建模过程和算法选择
• 比较LP和MIP的适用场景，并举例说明
• 在排产问题中，如何处理多目标冲突（如交期和成本）？
• 请解释遗传算法的工作原理及其在组合优化中的应用
• 如果使用Gurobi求解一个大规模整数规划问题遇到内存不足，你会如何优化？