岗位职责： 1.协助进行物流调度、路径规划与客服等多源数据的清洗、标注和特征工程（如异常调度标签提取、路径特征构造）。 2.使用PyTorch框架，协助训练基础模型，包括神经网络、Transformer、图神经网络（GNN），参与强化学习 agent 的开发与调优。 3.支持使用运筹优化方法改进调度策略，参与构建基于强化学习或混合决策模型的最优路径或调度方案。 4.协助参与模型上线流程，包括离线指标验证、基础 A/B 测试支持，并整理实验报告。 5.协助开展轻量级模型部署（如 API 封装），并配合完成与 TMS/WMS 等系统接口对接及基础调试。 6.协助整理技术文档，包括数据处理流程、模型训练日志、实验结论等。 岗位要求： 1.2026届应届生，硕士研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、运筹学、数学或相关专业。 2.掌握 Python 编程基础，熟悉 PyTorch 。 3.具备神经网络与深度学习基础知识，了解 Transformer、GNN 等模型原理。 4.有强化学习基础认知（如理解 agent、状态、动作、奖励机制）。 5.熟悉运筹优化基础（如路径规划、调度问题的优化思路与算法设计）。 6.有良好的逻辑分析与问题解决能力，具备文档撰写与实验整理能力。 7.具备团队协作与沟通能力，具有良好的学习意愿与适应能力。