岗位职责：

1.算法开发与实现 设计、实现并重构我们自研求解器栈中的优化算法。初期主要使用 Matlab（或 Python/NumPy）进行快速原型迭代，随后将验证后的算法转化为高性能 C/C++ 代码以用于生产部署。 主动优化计算效率——重点关注内存管理、并行化和数值稳定性——以应对大规模工业问题。

2.软件工程与测试 负责求解器的软件质量。开发稳健的单元测试、回归测试和性能基准测试，确保在不同问题集上的可靠性和可扩展性。 维护和改进现有代码库，确保代码整洁、模块化、文档齐全，并符合团队规范。

3.跨领域解决方案交付 积极参与跨学科研究项目。与领域专家合作，将复杂的实际业务问题（如航空公司机组排班、电网调度、供应链物流）转化为数学模型，并通过求解器引擎交付可执行的解决方案。

4.与研究科学家的协作 与资深研究科学家紧密合作，弥合理论突破与工程实践之间的差距。负责将前沿算法概念转化为可扩展、可维护的软件功能。 为新算法功能提供工程可行性评估和工作量估算，参与制定技术路线图。

5.指导与团队文化 虽然没有正式的管理职责，但期望你能指导和帮助初级实习生或应届毕业生，在编码实践、调试技巧和求解器使用方面给予支持。在工程团队内部营造协作与知识共享的氛围。

任职资格：

1.学历背景：运筹学、工业工程、计算机科学、应用数学或密切相关专业的硕士（或博士）学位。本科学历且具有 3 年以上直接相关工作经验者亦可考虑。

2.领域专长：必须具备数值计算和大规模优化的实操经验。熟悉 LP/NLP/MILP 求解器算法（如单纯形法、内点法、分支定界法、启发式算法等）者优先。

3.算法能力：对优化理论和算法设计有良好理解。我们看重阅读、评估并能从学术文献中实现前沿算法的能力。

4.语言与沟通：具备英语作为工作语言的能力，良好的书面沟通能力，能够撰写技术文档、设计规范和项目报告。

5.产品化思维：具有算法研究产品化或产业化实践经验者优先。熟悉最新 AI 辅助软件工程及传统软件工程实践（版本控制、CI/CD、代码审查）为重要加分项。

6.团队协作：能够与来自通信、电力系统、交通、供应链等不同领域的跨职能团队进行有效沟通与合作。