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1.拼車訂單分配與匹配算法研發(fā)：
負(fù)責(zé)核心的實時拼車訂單匹配算法，根據(jù)乘客的實時位置、目的地、路線和時間，為多個乘客尋找最優(yōu)的共乘車輛和路徑方案。
建模并求解大規(guī)模、高并發(fā)的在線司乘匹配問題，平衡用戶體驗、司機(jī)收入和平臺效率等多重目標(biāo)。
設(shè)計和優(yōu)化拼車全局路徑規(guī)劃算法，計算最優(yōu)的接送、送達(dá)序列，以最小化總行駛距離和時間。
2.優(yōu)化與建模：
將復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景抽象為數(shù)學(xué)模型，如車輛路徑問題、圖論模型、在線二分圖匹配等。
應(yīng)用并改進(jìn)先進(jìn)的優(yōu)化技術(shù)，如線性/整數(shù)規(guī)劃、約束規(guī)劃、啟發(fā)式算法和元啟發(fā)式算法，以在極短的時間窗口內(nèi)求得高質(zhì)量可行解。
機(jī)器學(xué)習(xí)融合應(yīng)用：
利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如ETA預(yù)測、需求預(yù)測、取消率預(yù)測）來增強(qiáng)優(yōu)化算法的決策智能。
通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，深入理解司乘行為模式，為算法策略的制定提供數(shù)據(jù)支持。
3.大規(guī)模系統(tǒng)工程：
負(fù)責(zé)算法的線上部署、AB測試和效果評估，推動算法策略全鏈路落地，并產(chǎn)生實際業(yè)務(wù)價值。
與后端工程師緊密合作，優(yōu)化算法服務(wù)的性能和穩(wěn)定性，確保系統(tǒng)能處理峰值期的海量請求。
行業(yè)前瞻與創(chuàng)新：
跟蹤業(yè)界和學(xué)術(shù)界的最新進(jìn)展，探索將前沿技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、端到端優(yōu)化等）應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)的可能性。
4.問題解決能力：
具備出色的分析和解決復(fù)雜問題的能力，能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為清晰的技術(shù)問題。
對數(shù)據(jù)敏感，有很強(qiáng)的邏輯思維能力和量化分析能力。

1.經(jīng)驗要求：
3年以上互聯(lián)網(wǎng)或相關(guān)行業(yè)的算法研發(fā)經(jīng)驗，擁有網(wǎng)約車、物流配送、即時零售等領(lǐng)域的實時匹配與調(diào)度項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：
扎實的算法基礎(chǔ)：精通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和經(jīng)典算法，對組合優(yōu)化、計算復(fù)雜性有深刻理解。
強(qiáng)大的建模能力：熟悉至少一種運籌優(yōu)化領(lǐng)域的建模與求解工具，如 OR-Tools, CPLEX, Gurobi 或 Xpress。