【岗位介绍】 我们是业内领先的仓储机器人软件系统开发团队，致力于构建高效、灵活、智能的仓储控制系统。你将加入一个由算法专家、系统工程师与业务产品共同驱动的核心团队，围绕复杂决策问题开展AI算法研究与系统化落地。我们希望通过强化学习、图神经网络等先进方法，打造具备自学习、自适应能力的下一代智能调度系统。 【岗位职责】 1、针对仓储机器人系统中的调度、布局、路径规划等核心任务，构建数据驱动的AI解法； 2、设计并实现强化学习、图学习等模型，用于优化任务分配、行为预测、资源调度等； 3、负责模型训练与评估流程的搭建和优化，管理从数据到模型再到部署的闭环； 4、构建仿真训练环境或离线评估框架，实现策略的快速迭代与可靠性验证； 5、与工程平台团队协作，推动算法在生产系统中的部署与持续优化； 6、持续关注算法与AI领域前沿进展，推动研究成果在业务场景中落地。

【任职要求】 1、计算机、人工智能、机器学习、运筹学等相关专业，硕士及以上学历； 2、扎实的机器学习与算法基础，具备机器学习、强化学习、图神经网络等领域经验； 3、具备完整的模型训练与验证经验，了解训练pipeline、调参、评估等关键环节；熟悉主流AI框架（如 PyTorch / TensorFlow），具备良好的代码实现能力； 4、具备良好的问题建模、实验设计与分析能力，较强的学习能力和好奇心，在以往的成果中创新能力有所证明（paper record或相关工作成果）； 5、心态开放，有激情，具备良好的跨团队沟通协作能力，较强的责任心和owner意识； 6、有AI/ML相关论文在主流会议（如 NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI 等）发表者优先； 【加分项】 1、强化学习在调度优化、多智能体系统中的实际应用经验； 2、熟悉路径规划、调度算法、图优化等传统方法，并能与AI方法融合； 3、有构建仿真平台经验（如 Gym、Isaac Sim、Unity ML 等）； 4、有大模型相关应用开发经验（如 GPT/LLM 结合业务调度、智能体系统等）； 【我们能提供】 1、高复杂度、高价值的真实业务场景，具备算法突破与价值落地的广阔空间； 2、技术与产品融合的文化，算法能力是公司核心竞争力之一； 3、从“规则系统”向“AI-native系统”的长期演进机会，参与未来智能系统框架的设计； 4、与产品、架构、平台深度协作，获得算法+工程+系统设计多维成长路径。